机器学习中的服务是指使用经过训练的模型对新数据进行预测或决策的过程。在服务期间，模型会接收输入数据并应用从训练数据中学习到的模式和关系来生成预测或决策。
此过程可以在接收数据时实时发生，也可以定期分批发生。服务是机器学习工作流程的关键组成部分，因为它允许在生产环境中部署和使用 模型。
特征存储和
特征存储是 （机器学习操作）这是一套实践和工具，可帮助组 意大利手机号码数据 织大规模部署机器学习模型到生产环境中。 涉及整个机器学习生命周期，从数据准备和模型训练到部署和监控。
数据准备： 特征存储提供了一个用于存储和管理机器学习特征的集中位置，使数据科学家更容易创建、验证和存储模型训练所需的特征。
模型训练： 创建特征后，数据科学家会使用它们来训练机器学习模型。特征存储可确保模型训练中使用的特征一致且有版本控制，从而使数据科学家能够重现模型并比较不同版本数据的结果。
模型部署： 模型训练完成后，需要将其部署到生产环境中。特征存储可以通过提供一组一致且版本化的特征来帮助简化部署过程，这些特征可用于实时提供预测。