Ver linhagem do repositório de recursos

Ao logs um modelo usando FeatureEngineeringClient.log_model, os recursos usados no modelo são rastreados automaticamente e podem ser view na Linhagem tab do Catalog Explorer. Além das tabelas de recursos, as UDFs do Python usadas para compute recursos sob demanda também são rastreadas.

Como capturar a linhagem de uma tabela, função ou modelo de recurso

A linhagem de informações de acompanhamento de tabelas e funções de recursos usadas nos modelos é capturada automaticamente quando você chama log_model. Consulte o código de exemplo a seguir.

from databricks.feature_engineering import FeatureEngineeringClient, FeatureLookup, FeatureFunction
fe = FeatureEngineeringClient()

features = [
    FeatureLookup(
        table_name = "main.on_demand_demo.restaurant_features",
        feature_names = ["latitude", "longitude"],
        rename_outputs={"latitude": "restaurant_latitude", "longitude": "restaurant_longitude"},
        lookup_key = "restaurant_id",
        timestamp_lookup_key = "ts"
    ),
    FeatureFunction(
        udf_name="main.on_demand_demo.extract_user_latitude",
        output_name="user_latitude",
        input_bindings={"blob": "json_blob"},
    ),
    FeatureFunction(
        udf_name="main.on_demand_demo.extract_user_longitude",
        output_name="user_longitude",
        input_bindings={"blob": "json_blob"},
    ),
    FeatureFunction(
        udf_name="main.on_demand_demo.haversine_distance",
        output_name="distance",
        input_bindings={"x1": "restaurant_longitude", "y1": "restaurant_latitude", "x2": "user_longitude", "y2": "user_latitude"},
    )
]

training_set = fe.create_training_set(
    label_df, feature_lookups=features, label="label", exclude_columns=["restaurant_id", "json_blob", "restaurant_latitude", "restaurant_longitude", "user_latitude", "user_longitude", "ts"]
)

class IsClose(mlflow.pyfunc.PythonModel):
    def predict(self, ctx, inp):
        return (inp['distance'] < 2.5).values

model_name = "fe_packaged_model"
mlflow.set_registry_uri("databricks-uc")

fe.log_model(
    IsClose(),
    model_name,
    flavor=mlflow.pyfunc,
    training_set=training_set,
    registered_model_name=registered_model_name
)

Visualize a linhagem de uma tabela, modelo ou função de recurso

Para view a linhagem de uma tabela, modelo ou função de recurso, siga estes passos:

1. Navegue até a tabela, versão do modelo ou página de função no Catalog Explorer.

2. Selecione a Linhagem tab. A barra lateral esquerda mostra os componentes Unity Catalog que foram logs com esta tabela, versão de modelo ou função.

   

3. Clique em Ver gráfico de linhagem. O gráfico de linhagem aparece. Para obter detalhes sobre como explorar o gráfico de linhagem, consulte Capturar e explorar linhagem.

   

4. Para fechar o gráfico de linhagem, clique em no canto superior direito.