model - 在 Databricks 中为模型提供服务时，如何在 model.predict 之前调用数据丰富函数

Question

在 Databricks 中，我使用了 mlflow 并通过 REST API 提供了我的模型。当提供所有模型功能时，它可以正常工作。但是我的用例是消费者应用程序只提供一个特性（主键），我的代码必须根据该键从数据库中查找其他特性，然后使用 model.predict 返回预测. 我尝试进行研究，但了解到 REST 端点只会调用 model.predict 函数。如何让它在预测之前调用数据按摩功能？

Answer 1

有两种方法：

1. 您可以使用自定义 MLflow 模型，在其中覆盖该predict函数，它将调用数据库或其他源以获取附加信息，然后调用predict模型的实际值。您可以在以下答案中找到更多信息：1、2。

2. 使用Databricks 特征存储为您的数据，使用 FeatureStoreClient.log_model 函数训练和记录模型，然后将特征存储表发布到数据库中，然后通过模型服务使用模型，它会自动查找特征。