MLOps en Producción · Lección 07
¿Qué problema resuelve un feature store?
Centraliza el cálculo y almacenamiento de features para reutilizarlas de forma consistente entre entrenamiento e inferencia
Reemplaza al modelo entrenado
Solo almacena imágenes de contenedor
Elimina la necesidad de datos históricos
MLOps en Producción · Lección 07
Completa el código
El desajuste entre las features de entrenamiento e inferencia se llama training-serving
Revisa: se llama training-serving skew.
MLOps en Producción · Lección 07
¿Por qué calcular las features de dos formas distintas en entrenamiento y en producción es peligroso?
Pista: si la lógica difiere, el modelo recibe en producción datos distintos a los de entrenamiento y degrada sin avisar.
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Feature stores
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