Scoring de fraude et de risque
La vélocité de la carte, l'ancienneté de l'appareil et l'historique du compte sont lus au paiement, dans le chemin de la requête, avant que le paiement ne soit accepté.
IA et LLMMachine learningOffres Performance et Scale
Feature store ML en temps réel
Des features typées pour les utilisateurs, les éléments et les sessions, écrites par vos pipelines et lues par vos modèles au moment de l'inférence, avec leur âge.
- types de features
- 3
- renvoyé à chaque lecture
- Âge
- lectures pour de nombreuses entités
- Par lots
Étape 1 sur 5
Définir le schéma
Un groupe typé. Les types incorrects sont rejetés à l'écriture.
Session d’exempleplaying
# Définir le schéma
hotkv> FEATURE.CREATE user_features "Signals for scoring" SCHEMA age int64 ctr double country string
OK
Une démonstration animée avec de vraies commandes HotKV et des exemples de réponses. Cliquez sur une étape pour y accéder directement. Les commandes et les réponses restent en anglais, exactement comme vous les saisissez et les voyez dans HotKV.
Le problème
Un modèle en production ne vaut que par les features qu'il voit au moment de l'inférence. Les entrepôts de données hors ligne sont trop lents à interroger à chaque requête, et un simple stockage clé-valeur n'a pas de schéma. Un bug de pipeline qui écrit du texte dans une feature numérique est alors découvert par le modèle, et non par le stockage.
Comment HotKV s'en charge
Les groupes de features de HotKV ont un schéma typé. Les jobs de streaming écrivent des valeurs fraîches, les traitements par lots complètent l'historique avec leurs propres horodatages, et le serveur de modèles lit une entité ou un lot entier en un seul appel. Chaque lecture indique quand l'entité a été mise à jour pour la dernière fois et son âge, ce qui permet de détecter les features périmées.
Étape par étape
Ce qui se passe, commande par commande
- 01
Définir le schéma
Un groupe typé. Les types incorrects sont rejetés à l'écriture.
FEATURE.CREATE user_features "Signals for scoring" SCHEMA age int64 ctr double country string - 02
Diffuser des valeurs fraîches
Le job de streaming met à jour les features à mesure que les événements arrivent.
FEATURE.SET user_features user:42 ctr 0.051 country DE - 03
Backfill avec la bonne date
Les traitements par lots horodatent les entités avec la date à laquelle les valeurs étaient vraies, et non celle de leur chargement.
FEATURE.SETAT user_features user:42 1790985600123 age 31 - 04
Évaluer un paiement
Le serveur de modèles lit les features de l'utilisateur, avec l'heure de mise à jour et l'âge en millisecondes.
FEATURE.GET user_features user:42 - 05
Par lots pour de nombreuses entités
Classez une page de candidats en un seul appel.
FEATURE.BATCH user_features user:42 user:77 user:91 FEATURES ctr
Où cela s'applique
Scénarios concrets
Classement et publicité
Les taux de clic et les centres d'intérêt récents sont lus pour chaque candidat d'une page en un seul appel par lots.
Tarification dynamique
Les features de demande et de stock arrivent en continu et sont lues par le modèle de tarification à chaque devis.
Intégré
Ce que vous obtenez
Schémas typés
Features int64, double et string. Les écritures avec un type incorrect sont rejetées.
FEATURE.CREATEFEATURE.SCHEMAStreaming et backfill
Écrivez avec l'heure actuelle ou avec la date à laquelle les valeurs étaient vraies.
FEATURE.SETFEATURE.SETATFraîcheur à chaque lecture
Chaque lecture renvoie l'heure de mise à jour et l'âge de l'entité.
FEATURE.GETService par lots
De nombreuses entités, des features choisies, un seul appel.
FEATURE.BATCHFEATURE.STATSQuestions fréquentes
Cela remplace-t-il mon feature store hors ligne ?
C'est la partie en ligne, pour des lectures à faible latence au moment de l'inférence. Les données d'entraînement peuvent toujours venir de votre entrepôt, avec des backfills écrits dans HotKV via FEATURE.SETAT.
Comment détecter les features périmées ?
Chaque FEATURE.GET renvoie l'heure de la dernière mise à jour et l'âge en millisecondes, et le serveur de modèles peut rejeter ou signaler les valeurs anciennes.
Quelles offres l'incluent ?
Le feature store fait partie des offres Performance et Scale.
Cas d'usage associés
Essayez-le sur votre propre charge de travail
HotKV parle le protocole Redis. Vous pouvez donc y connecter un client existant et exécuter ces mêmes commandes.