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1.3. Feature Store のオーディエンス

Feature Store は、リアルタイムモデルを実稼働環境にデプロイする DevOps の経験を持つ ML プラットフォームおよび MLOps チームを対象ユーザーとしています。Feature Store は、これらのチームがデータエンジニア、ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト間のコラボレーションを改善する特徴量プラットフォームを構築するのにも役立ちます。

データサイエンティストの場合
Feature Store は、モデル開発とモデルデプロイメントの両方において、特徴量を定義、保存、取得できるツールです。Feature Store を使用すると、AI/ML モデルを強化してデータの価値を最大化する特徴量を構築するなど、最も得意とする作業に集中できます。
MLOps エンジニアの場合
Feature Store は、オンラインデータベース、アプリケーションサーバー、マイクロサービス、分析データベース、オーケストレーションツールなどの既存のインフラストラクチャーを接続するライブラリーです。Feature Store を使用すると、データサイエンティスト向けの特徴量の実装に集中するのではなく、耐障害性のあるシステムの管理に焦点を当てることができます。
データエンジニアの場合
Feature Store は、特徴量定義を保存するための集中カタログを提供し、特徴量データに関して信頼できる唯一の情報源 (single source of truth) を維持できるようになります。さまざまな種類のオフラインおよびオンラインデータストアの読み取りと書き込みのための抽象化を提供します。提供されている Python SDK または特徴量サーバーサービスを使用すると、オンラインストアとオフラインストアにデータを書き込み、その後、モデルトレーニングのバッチシナリオまたはモデル推論の低遅延オンラインシナリオのいずれかでそのデータを読み取ることができます。
AI エンジニアの場合
Feature Store は、より豊富なデータのシームレスな統合を可能にし、ファインチューニングを容易にすることで、AI アプリケーションを拡張できるように設計されたプラットフォームを提供します。Feature Store を使用すると、スケーラブルで効率的なデータパイプラインを確保しながら、AI モデルのパフォーマンスを最適化できます。
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