Amazon SageMaker Feature Store が特徴量のバッチ書き込みとレコードの一覧表示のサポートを開始
Amazon SageMaker Feature Store は、AI モデルのトレーニングやデプロイ用の特徴量の計算、保存、取得を容易にするフルマネージド型の機能です。SageMaker Feature Store は、高スループットの特徴量取り込み、レコード検出、オフラインストアカタログ化のための新しい機能をサポートするようになりました。データサイエンティストは、BatchWriteRecord を使用して単一のリクエストで複数の特徴量グループに複数のレコードを書き込んだり、ListRecords を使用して各レコード識別子を事前に把握することなく特徴量グループに保存されているレコードを一覧表示したり、オフラインストアでカスタム名を使用してテーブルやデータベースを作成したりできるようになりました。
データサイエンティストは、BatchWriteRecord を使用することで、レコードを 1 つずつ書き込むよりも少ない API コールと低いレイテンシーで、特徴量データを大規模に取り込むことができます。BatchWriteRecord では、オンラインストア、オフラインストア、またはその両方を対象とし、リクエスト全体を失敗させることなく個々のレコードの失敗を返します。レコード、リクエスト、特徴量グループのレベルでの有効期間設定がサポートされています。ListRecords を使用すると、データサイエンティストは特徴量グループ内のレコード識別子を 1 ページずつ取得して、特徴量グループのコンテンツの閲覧や監査、レコード識別子の復旧、レコードのライフサイクル管理を行うことができます。オフラインストアを設定する場合、データサイエンティストは、カスタム名を使用して Glue テーブルや Iceberg テーブルを作成することもできます。これらの機能により、データサイエンティストは、カスタムツールを構築しなくても、特徴量を大規模に取り込み、SageMaker Feature Store に保存されているレコードを管理できます。
これらの機能は、Amazon SageMaker Feature Store が提供されているすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、Amazon Feature Store ランタイムおよびオフラインストア設定のドキュメントをご覧ください。