¿Qué es Feast y cuáles son sus componentes (tienda offline/online)?

Feast (Feature Store) es una plataforma para gestionar y proporcionar características (features) en sistemas de aprendizaje automático. Ayuda a almacenar, actualizar y entregar características de manera centralizada tanto para el entrenamiento de modelos (offline) como para la inferencia en línea (online).

Componentes principales de Feast:

• Offline Store: almacenamiento de datos históricos de características utilizados para entrenar modelos. Generalmente es un data lake o una base de datos, como BigQuery, Snowflake, o archivos Parquet en almacenamiento en la nube.

• Online Store: base de datos de baja latencia diseñada para acceder rápidamente a características frescas durante la operación del modelo en producción. Frecuentemente son almacenes key-value, como Redis, Cassandra o DynamoDB.

Feast garantiza la coherencia de los datos entre offline y online store, automatiza la actualización de características y se integra con pipelines de ML para facilitar el desarrollo y operación de modelos.