5 months ago
Feature Store mit Feast aufgebaut: 200+ wiederverwendbare Features für alle ML-Projekte im Unternehmen. Einmal berechnet, überall genutzt. Ein Feature wie 'Customer Lifetime Value (30 Tage)' wird jetzt von 4 verschiedenen Modellen verwendet - konsistent und ohne Duplikation.
Online-Store für Real-Time-Inference (Redis), Offline-Store für Training (BigQuery). Feature-Freshness wird automatisch überwacht. #featurestore #mlops #mlengineering
Online-Store für Real-Time-Inference (Redis), Offline-Store für Training (BigQuery). Feature-Freshness wird automatisch überwacht. #featurestore #mlops #mlengineering
Wie handhabt ihr das Monitoring? Wir nutzen eine Kombination aus Prometheus für Metriken und Jaeger für Distributed Tracing.
4 months ago
In response Nina Lorenz to her Publication
