¿Qué prácticas se utilizan al sincronizar las características de entrenamiento y servicio?

Al sincronizar las características de entrenamiento y servicio, es importante garantizar que el modelo reciba los mismos datos durante la inferencia que durante el entrenamiento, para evitar desviaciones y discrepancias. Las prácticas principales:

• Una única fuente de verdad para las características: usar un feature store común, donde se almacenan y actualizan las características para entrenamiento y servicio.
• Transformaciones idénticas: aplicar las mismas transformaciones a los datos en ambos modos.
• Versionado de características: registrar las versiones de las características para poder reproducir el entrenamiento y la inferencia con los mismos datos.
• Automatización de actualizaciones: configurar pipelines que actualicen automáticamente las características y las sincronicen entre entrenamiento y servicio.

Ejemplo: uso de sistemas como Feast o Tecton, que garantizan la consistencia de los datos entre entrenamiento y producción.