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Der gesamte Feature-Lebenszyklus wird in einem JFrog ML Feature Store verwaltet
Der JFrog ML Feature Store optimiert den gesamten Feature-Lebenszyklus, ermöglicht die Zusammenarbeit der Features, stellt Konsistenz sicher und erhöht die Zuverlässigkeit bei der Entwicklung und Bereitstellung von Features.
Der Feature Store von JFrog ML ermöglicht eine mühelose Zusammenarbeit und das Teilen von Features über Projekte hinweg. Er dient als zentrale, auffindbare Source of Truth für Funktionen, die von Produktionsmodellen verwendet werden.
Beschleunigen und vereinfachen Sie das Feature-Management, unabhängig von der Größe des Teams oder der Komplexität Ihrer Datensätze.
Transformieren Sie Ihre Daten
Erstellen Sie ganz einfach Features zum Erstellen und Bereitstellen von Datenpipelines, damit Sie sich auf Erkenntnisse und nicht auf die Infrastruktur konzentrieren können.
Manage the entire model lifecycle with a single centralized registry- Gain visibility into training parameters, hyper parameter tuning and model metadata
- Manage model and traditional software artifacts in one system
Funktionen speichern und bereitstellen
Speichern, verwalten und stellen Sie alle Merkmale in einem System bereit. Ermöglichen Sie Data Scientists und ML-Ingenieuren die einfache Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung von Features über Projekte hinweg.
- Large scale and cost-effective offline store for training data
- Lightning fast, low-latency online store for inference data and online serving
- Automatically maintain feature consistency across environments
- Fill in missing values for high-quality data accuracy for robust model performance
Datenerfassung
Erfassen Sie Daten aus Data Warehouses und mehreren Quellen. Verarbeiten, extrahieren und transformieren Sie relevante Features und speichern Sie sie in einem Feature-Store, um aggregierte Werte zu speichern.
Bleiben Sie am Puls der Zeit. KI-Apps benötigen eine flexible Infrastruktur, damit sie immer aktuell sind.
Demo buchenBatch-Feature-Sets
Verarbeiten und verwalten Sie Batch-Feature-Sets für regelmäßige Aufgaben wie Kundensegmentierungsberichte, die Analyse historischer Daten oder die planmäßige Verarbeitung großer Datensätze. Stellen Sie sicher, dass Batch-Features konsistent aktualisiert werden und für das Modelltraining und die Rückschlüsse verfügbar sind.
Streaming-Feature-Sets
Unterstützen Sie die Generierung und Verarbeitung von Features in Echtzeit mit Streaming-Daten von Kafka. Sammeln und verarbeiten Sie kontinuierlich Daten, während sie generiert werden, und ermöglichen Sie Echtzeitanalysen. Ideal für Anwendungen, die Echtzeit-Einblicke erfordern.
Multi-Cloud: Unsere Cloud oder Ihre eigene
JFrog ML bietet native Unterstützung für AWS und GCP. Somit können Sie entweder auf unserer Plattform oder Ihrer eigenen Infrastruktur Ihren Deployment-Prozess optimieren.
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