Amazon SageMaker Özellik Mağazası artık SageMaker Python SDK V3'ü destekliyor

Amazon SageMaker Feature Store artık SageMaker Python SDK v3'ü destekliyor ve Lake Formation erişim kontrolü ile Apache Iceberg tablo özellikleri yapılandırması için yeni yetenekler sunuyor. Feature Store, makine öğrenimi modelleri için özellikleri depolamak, paylaşmak ve yönetmek amacıyla tamamen yönetilen bir depo. Veri bilimcileri artık modern, modüler SDK v3 arayüzlerini kullanarak, ince ayrıntılı erişim kontrolü ve optimize edilmiş çevrimdışı depolama ile özellik gruplarını yönetebiliyor. Veri bilimcileri, sadeleştirilmiş iş akışları ve azaltılmış şablon kodu ile özellik gruplarını yönetmek için SageMaker Python SDK v3'ü kullanabilir. Lake Formation entegrasyonu ile veri bilimcileri, özellik grubu oluşturma sırasında bir opt-in ayarı aracılığıyla çevrimdışı depolama verileri üzerinde sütun düzeyinde ve satır düzeyinde erişim kontrolü uygulayabilir. Iceberg özellikleri desteği ile veri bilimcileri, depolama ve sorgu performansını optimize etmek için SDK aracılığıyla doğrudan sıkıştırma ve anlık görüntü süresi gibi ek tablo özelliklerini yapılandırabilir. Bu yetenekler, veri bilimcilerinin özellik verilerine erişimi yönetmelerine ve tek bir SDK'dan ayrı araçlar yönetmeden çevrimdışı depolama performansını optimize etmelerine olanak tanır. Bu yetenekler, Amazon SageMaker Feature Store'un mevcut olduğu tüm AWS bölgelerinde mevcuttur. Başlamak için, SageMaker Python SDK v3.8.0 veya daha yenisini yükleyin. Daha fazla bilgi için Lake Formation erişim kontrolleri ve Iceberg meta veri yönetimi belgelerine bakın.