Оценка мошенничества и рисков
Скорость операций по карте, возраст устройства и история аккаунта читаются при оформлении заказа, в пути запроса, до одобрения платежа.
ИИ и LLMМашинное обучениеТарифы Performance и Scale
Feature store для ML в реальном времени
Типизированные признаки для пользователей, элементов и сеансов, которые записывают ваши конвейеры и читают ваши модели во время инференса, с прикреплённым возрастом.
- типа признаков
- 3
- возвращается при каждом чтении
- Возраст
- чтение для многих сущностей
- Пакетное
Шаг 1 из 5
Определяем схему
Типизированная группа. Неверные типы отклоняются при записи.
Пример сеансаplaying
# Определяем схему
hotkv> FEATURE.CREATE user_features "Signals for scoring" SCHEMA age int64 ctr double country string
OK
Анимированная демонстрация с настоящими командами HotKV и примерами ответов. Нажмите на любой шаг, чтобы перейти к нему. Команды и ответы остаются на английском, ровно так, как вы вводите и видите их в HotKV.
Проблема
Модель в продакшене хороша настолько, насколько хороши признаки, которые она видит при инференсе. Офлайн-хранилища слишком медленны для запроса на каждый вызов, а у простого хранилища «ключ - значение» нет схемы, поэтому ошибку конвейера, записавшего текст в числовой признак, обнаруживает модель, а не хранилище.
Как с этим справляется HotKV
У групп признаков в HotKV есть типизированная схема. Потоковые задания записывают свежие значения, пакетные задания дозаполняют их со своими временными метками, а сервер модели читает одну сущность или целый пакет одним вызовом. Каждое чтение возвращает время последнего обновления сущности и её возраст, так что устаревшие признаки можно обнаружить.
Шаг за шагом
Что происходит, команда за командой
- 01
Определяем схему
Типизированная группа. Неверные типы отклоняются при записи.
FEATURE.CREATE user_features "Signals for scoring" SCHEMA age int64 ctr double country string - 02
Передаём свежие значения потоком
Потоковое задание обновляет признаки по мере поступления событий.
FEATURE.SET user_features user:42 ctr 0.051 country DE - 03
Дозаполняем с правильным временем
Пакетные задания ставят сущностям время, когда значения были верны, а не время загрузки.
FEATURE.SETAT user_features user:42 1790985600123 age 31 - 04
Оцениваем оформление заказа
Сервер модели читает признаки пользователя вместе со временем обновления и возрастом в миллисекундах.
FEATURE.GET user_features user:42 - 05
Пакетом для многих сущностей
Ранжируйте страницу кандидатов одним вызовом.
FEATURE.BATCH user_features user:42 user:77 user:91 FEATURES ctr
Где это уместно
Реальные сценарии
Ранжирование и реклама
Кликабельность и недавние интересы читаются для каждого кандидата на странице одним пакетным вызовом.
Динамическое ценообразование
Признаки спроса и запасов непрерывно передаются потоком и читаются моделью ценообразования при каждом расчёте.
Встроено
Что вы получаете
Типизированные схемы
Признаки int64, double и string. Записи с неверным типом отклоняются.
FEATURE.CREATEFEATURE.SCHEMAПотоковая передача и дозаполнение
Записывайте с текущим временем или со временем, когда значения были верны.
FEATURE.SETFEATURE.SETATСвежесть при каждом чтении
Каждое чтение возвращает время обновления сущности и её возраст.
FEATURE.GETПакетная выдача
Много сущностей, выбранные признаки, один вызов.
FEATURE.BATCHFEATURE.STATSЧастые вопросы
Заменяет ли это мой офлайн feature store?
Это онлайн-часть для чтения с низкой задержкой во время инференса. Данные для обучения по-прежнему могут поступать из вашего хранилища данных, а дозаполнения записываются в HotKV командой FEATURE.SETAT.
Как обнаружить устаревшие признаки?
Каждый FEATURE.GET возвращает время последнего обновления и возраст в миллисекундах, поэтому сервер модели может отклонить или пометить старые значения.
Какие тарифы это включают?
Feature store входит в тарифы Performance и Scale.
Связанные сценарии
Попробуйте на своей нагрузке
HotKV понимает протокол Redis, поэтому вы можете подключить к нему существующий клиент и выполнить те же команды.