[패스트캠퍼스 챌린지 32일차] Feast 소개

 

 

1. 공식 Documents

큰 사상은 아래 그림과 같습니다. Feast(Feature Store)는 ML 기능을 관리하고 Product 중인 모델에 제공하기 위한 운영 데이터 시스템입니다. Feast는 지연 시간이 짧은 online store(Realtime 예측을 위해) 또는 offline store(for scale-out batch scoring or model training)의 모델에 Feature를 제공하는 오픈소스입니다.

 

하단에 아직 어떤 문제를 못 풀고 있는지에 대해 problems feast Solves에 서술하고 있습니다.

 

 

작성일 기준 0.18 버전에서의 로드맵은 아래와 같이 있으며, 통상적으로 제품 개발할 때의 매뉴얼처럼 document에 기능이 제공이 되는 부분과 아닌 부분을 체크박스로 구성이 되어있습니다. 추후 어디까지 해결할 지도 볼 수 있습니다. 

잘 되어있는 부분은 Quickstart 부분입니다. 실습을 코랩으로 해볼 수 있고 여기에선 기본적인 내용 정도만을 다루고 있습니다. 

Concept, Architecture, Third party integrations 부분은 대부분 잘 되어있으나 아직 덜 완성된 부분이 있습니다. 

튜토리얼 또한 코랩이나 깃헙 소스 보면서 할 수 있습니다. 

가이드와 레퍼런스도 잘 되어있음을 알 수 있습니다.

Alpha라고 된 부분은 아직 정식으로 release는 안되어있지만 무엇을 하고 있는지 알 수 있습니다. 조만간 이러한 부분들도 서비스를 제공받을 수 있을 것이라고 인지하고 있으면 될 것 같습니다.

 

 

 

 

 

 

 

2. Why Feast?

글로벌 Feature store 밋업의 영상 중 한 슬라이드에서는 이렇게 말합니다. 왜 많은 tool 들 중에 feast를 쓰는 이유에 대해 언급합니다.

- 오픈소스이기 때문에 커뮤니티 활성화, 문서화가 잘되어 있음
- stack 별로 통합하기 굉장히 쉽다.

- 다른 언어들 포함되어있어서 거부감 없이 사용하기 좋고 api, sdk가 심플하고 사용하기 쉽다. 
이 내용을 종합하면 어떤 mlops stack을 가지고 있어도 쉽게 이용할 수 있는 이점이 존재합니다.

 

3. Feast Component

Feature Repo부터 온라인 서빙까지 SDK를 이용해 쉽게 조작이 가능하며, 아래 그림과 같이 아키텍처를 구상할 수 있습니다.

https://docs.feast.dev/getting-started/architecture-and-components/overview

 

 

 

feast github입니다.

https://github.com/feast-dev/feast/releases

Releases · feast-dev/feast

 

다음 글부터는 실습을 해보도록 하겠습니다. 

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https://bit.ly/37BpXiC

패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

 

* 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

 

 

 

 

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