Предоставление признаков — процесс извлечения или экспорта значений признаков для обучения модели или инференса. Оно может выполняться онлайн для низколатентных прогнозов или офлайн пакетами для обучения, анализа либо формирования исторических признаков.
Feature serving is the process of exporting or fetching feature values for training or inference. In Vertex AI, there are two types of feature serving---online serving and offline serving. Online serving retrieves the latest feature values of a subset of the feature data source for online inferences. Offline or batch serving exports high volumes of feature data---including historical data---for offline processing, such as ML model training.