ขณะนี้ Amazon SageMaker Feature Store รองรับ SageMaker Python SDK V3 แล้ว
ขณะนี้ Amazon SageMaker Feature Store รองรับ SageMaker Python SDK V3 รวมถึงความสามารถใหม่สำหรับการควบคุมสิทธิ์เข้าถึงของ Lake Formation และการกำหนดค่าคุณสมบัติตาราง Apache Iceberg Feature Store เป็นคลังแบบที่มีการจัดการเต็มรูปแบบสำหรับจัดเก็บ แชร์ และจัดการฟีเจอร์สำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ขณะนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้อินเทอร์เฟซ SDK V3 แบบโมดูลาร์สมัยใหม่เพื่อจัดการกลุ่มคุณสมบัติพร้อมการควบคุมสิทธิ์เข้าถึงแบบละเอียดและพื้นที่จัดเก็บออฟไลน์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ SageMaker Python SDK V3 เพื่อจัดการกลุ่มคุณสมบัติด้วยเวิร์กโฟลว์ที่คล่องตัวและลดโค้ด Boilerplate ด้วยการผสานรวม Lake Formation จะทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถบังคับใช้การควบคุมสิทธิ์เข้าถึงระดับคอลัมน์และระดับแถวกับข้อมูลในพื้นที่เก็บออฟไลน์ผ่านการตั้งค่าแบบ Opt-In ขณะสร้างกลุ่มคุณสมบัติ ด้วยการรองรับคุณสมบัติของ Iceberg จะทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถกำหนดค่าคุณสมบัติตารางเพิ่มเติม เช่น การบีบอัดข้อมูลและการหมดอายุของ Snapshot ได้โดยตรงผ่าน SDK เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านพื้นที่จัดเก็บและประสิทธิภาพการสืบค้น ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถกำกับดูแลการเข้าถึงข้อมูลฟีเจอร์และเพิ่มประสิทธิภาพของพื้นที่เก็บออฟไลน์ได้จาก SDK เดียว โดยไม่ต้องจัดการเครื่องมือแยกต่างหาก
ความสามารถเหล่านี้พร้อมใช้งานแล้วใน AWS Region ทุกแห่งที่มี Amazon SageMaker Feature Store ให้บริการ ในการเริ่มต้นใช้งาน โปรดติดตั้ง SageMaker Python SDK v3.8.0 ขึ้นไป สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูเอกสารประกอบการควบคุมสิทธิ์เข้าถึงของ Lake Formation และการจัดการเมตาดาต้า Iceberg