Amazon SageMaker Unified Studio と SageMaker Catalog を用いてオフラインの特徴量ストアを構築する
Amazon AWS AI Blog / 2026/3/16
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要点
- 本投稿は、SageMaker Unified Studio のドメイン内で SageMaker Catalog を使用してオフラインの特徴量ストアを実装する方法を示し、バージョン管理された特徴量テーブルとパブリッシュ／サブスクライブ方式を有効にします。
- データプロデューサーは整理・版管理された特徴量テーブルを公開し、データコンシューマーはそれらを発見・購読・再利用してモデル開発に活用できます。
- アーキテクチャは、データの新鮮さ、ガバナンス、ML チーム間の協力を改善するために、プロデューサーとコンシューマーの疎結合を強調します。
- オフライン特徴量ストアを SageMaker Studio のワークフローに統合するための段階的なガイダンスと考慮事項を提供します。
このブログ投稿は、SageMaker Unified Studioドメイン内でSageMaker Catalogを使用してオフラインのフィーチャーストアを実装するためのステップバイステップのガイドを提供します。パブリッシュ-サブスクライブパターンを採用することで、データ作成者はこのソリューションを使用して、キュレーションされたバージョン管理済みのフィーチャーテーブルを公開できる一方、データ消費者はそれらを安全に発見・購読・再利用してモデル開発に活用できます。
