Was ist Feast und welche Ziele verfolgen Google Cloud und GO-JEK damit?

Machine Learning: Open Source Feature-Store Feast vorgestellt

Florian Roos

© Shutterstock / Phonlamai Photo

Als Storage-Plattform für Machine Learning soll Feast den Austausch von Features und Daten zwischen verschiedenen Entwickler-Teams erleichtern.

Feast ist eine Open Source Feature-Storage-Plattform für Machine Learning (ML), die Google Cloud und GO-JEK gemeinsam entwickelt und nun vorgestellt haben. Mit Feast sollen wiederkehrende Probleme, vor denen viele Teams bei ML-Projekten stehen, gelöst werden.

Zu den Zielen bei der Entwicklung von Feast gehört es, ML-Entwicklern den Austausch von Features und Feature-Daten mit anderen Teams zu ermöglichen. Feast soll als zentrale Storage-Plattform für diesen Austausch dienen. Teams können nicht nur Features anderer Entwickler über Feast beziehen, sondern auch ihre eigenen bereitstellen. Über ein entsprechendes API können diese dann sowohl während des Trainings von Modellen als auch während des Praxiseinsatzes von ML-Projekten abgerufen werden. Auch die Definition von Features soll über Feast standardisiert werden.

Feast in Kubeflow

Für Feast wird Deploybarkeit auf Kubeflow angestrebt. Kubeflow ist ein ML-Toolkit für Kubernetes. Für Feast ist beispielsweise ein Python SDK vorgesehen, das mit den Jupyter Notebooks für Kubeflow genutzt werden kann. Eine Diskussion über ein mögliches Feast Package in Kubeflow wurde auf GitHub eröffnet.

Weitere Informationen zu Feast können einem Blogpost von Tim Sell (Strategic Cloud Engineer) und Willem Pienaar (Data Science Platform Lead bei GO-JEK) oder der GitHub-Seite des Projekts entnommen werden.

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Florian Roos
Florian Roos
Florian Roos ist Redakteur für Software & Support Media. Er hat Politikwissenschaft an der Technischen Universität Darmstadt studiert und erste redaktionelle Erfahrungen in den Bereichen Games und Consumer-Hardware gesammelt.
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