Quais práticas na sincronização de recursos de treino e serviço?

Ao sincronizar as características de treino e de serviço, é importante garantir que o modelo receba os mesmos dados durante a inferência que durante o treino, para evitar desvios e inconsistências. Práticas principais:

• Uma única fonte de verdade para as características: usar um feature store comum, onde as características para treino e serviço são armazenadas e atualizadas.
• Transformações idênticas: aplicar as mesmas transformações aos dados em ambos os modos.
• Versionamento de características: registrar as versões das características para poder reproduzir o treino e a inferência com os mesmos dados.
• Automatização de atualizações: configurar pipelines que atualizam automaticamente as características e as sincronizam entre treino e serviço.

Exemplo: uso de sistemas como Feast ou Tecton, que garantem a consistência dos dados entre treino e produção.