फ़ीचर स्टोर्स और MLOps डेटाबेस: प्रोडक्शन ML के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर

8 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया

दिसंबर 2025 अपडेट: पारंपरिक फ़ीचर स्टोर्स के साथ-साथ RAG वर्कलोड के लिए वेक्टर डेटाबेस (Pinecone, Milvus, Weaviate, Qdrant) अब आवश्यक हो गए हैं। प्रॉम्प्ट मैनेजमेंट और एम्बेडिंग कैशिंग के लिए LLM-विशिष्ट फ़ीचर स्टोर्स उभर रहे हैं। Tecton, Feast, और Databricks Feature Store प्रोडक्शन परिपक्वता प्राप्त कर रहे हैं। रियल-टाइम ML इंफ्रास्ट्रक्चर स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म (Kafka, Flink) के साथ मिल रहा है। फ़ीचर प्लेटफ़ॉर्म मॉडल सर्विंग (Seldon, BentoML, Ray Serve) के साथ इंटीग्रेट हो रहे हैं। सिमेंटिक सर्च और रिकमेंडेशन के लिए एम्बेडिंग स्टोर्स एक अलग इंफ्रास्ट्रक्चर श्रेणी बन रहे हैं।

Uber का Michelangelo फ़ीचर स्टोर प्रतिदिन 10 ट्रिलियन फ़ीचर कम्प्यूटेशन प्रोसेस करता है, Airbnb का Zipline लाखों मॉडल्स को 10ms से कम लेटेंसी के साथ फ़ीचर्स सर्व करता है, और DoorDash का Fabricator फ़ीचर इंजीनियरिंग समय को 90% कम करता है - ये सभी प्रोडक्शन ML इंफ्रास्ट्रक्चर में फ़ीचर स्टोर्स की महत्वपूर्ण भूमिका दर्शाते हैं। 60% ML प्रोजेक्ट्स डेटा पाइपलाइन समस्याओं के कारण विफल होते हैं, फ़ीचर असंगति से एक प्रमुख बैंक को $50 मिलियन का नुकसान हुआ, और ट्रेनिंग-सर्विंग स्क्यू 40% प्रोडक्शन मॉडल्स को प्रभावित करता है - ऐसे में मजबूत फ़ीचर इंफ्रास्ट्रक्चर ML सफलता के लिए आवश्यक हो जाता है। हाल के इनोवेशन में माइक्रोसेकंड लेटेंसी पर रियल-टाइम फ़ीचर कम्प्यूटेशन, साइलेंट फेल्योर्स को रोकने वाला ऑटोमेटेड फ़ीचर वर्जनिंग, और प्राइवेसी-प्रिज़र्विंग ML को सक्षम करने वाले फ़ेडरेटेड फ़ीचर स्टोर्स शामिल हैं। यह व्यापक गाइड फ़ीचर स्टोर्स और MLOps डेटाबेस की जांच करती है, जिसमें प्रोडक्शन ML सिस्टम्स के लिए आर्किटेक्चर डिज़ाइन, इम्प्लीमेंटेशन पैटर्न, परफ़ॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन, और ऑपरेशनल एक्सीलेंस शामिल है।

फ़ीचर स्टोर आर्किटेक्चर की मूल बातें

फ़ीचर स्टोर कंपोनेंट्स ML के लिए एकीकृत डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर बनाते हैं। ऑफ़लाइन स्टोर डेटा वेयरहाउस या लेक्स का उपयोग करके ट्रेनिंग के लिए हिस्टोरिकल फ़ीचर्स मैनेज करता है। ऑनलाइन स्टोर लो-लेटेंसी आवश्यकताओं के साथ इन्फ़रेंस के लिए फ़ीचर्स सर्व करता है। फ़ीचर रजिस्ट्री मेटाडेटा, स्कीमा और लिनेज को कैटलॉग करती है। कम्प्यूट लेयर रॉ डेटा को फ़ीचर्स में ट्रांसफ़ॉर्म करती है। स्ट्रीमिंग इंजन रियल-टाइम फ़ीचर्स प्रोसेस करता है। SDK ट्रेनिंग और सर्विंग में कंसिस्टेंट API प्रदान करता है। Uber के Michelangelo का आर्किटेक्चर 1,000 मॉडल्स में 10,000 फ़ीचर्स हैंडल करता है।

डेटा फ़्लो पैटर्न विभिन्न ML वर्कफ़्लो के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं। डेटा वेयरहाउस से बैच इंजेशन प्रतिदिन टेराबाइट्स प्रोसेस करता है। Kafka/Pulsar से स्ट्रीम इंजेशन रियल-टाइम फ़ीचर्स के लिए। डायनामिक फ़ीचर्स के लिए रिक्वेस्ट-टाइम कम्प्यूटेशन। फ्रेशनेस और कॉस्ट को बैलेंस करती मटेरियलाइज़ेशन स्ट्रैटेजीज़। नए मॉडल्स के लिए हिस्टोरिकल फ़ीचर्स का बैकफ़िलिंग। मॉनिटरिंग के लिए सर्विंग डेटा कैप्चर करती फ़ीचर लॉगिंग। Spotify में डेटा फ़्लो प्रतिदिन 100 बिलियन इवेंट्स को फ़ीचर्स में प्रोसेस करता है।

स्टोरेज आर्किटेक्चर परफ़ॉर्मेंस, कॉस्ट और स्केल को बैलेंस करता है। ऑफ़लाइन स्टोर में एनालिटिकल क्वेरीज़ के लिए कॉलमनर स्टोरेज। ऑनलाइन सर्विंग के लिए की-वैल्यू स्टोर्स (Redis, DynamoDB, Cassandra)। टेम्पोरल फ़ीचर्स के लिए टाइम-सीरीज़ डेटाबेस। रॉ फ़ीचर डेटा के लिए ऑब्जेक्ट स्टोरेज। हॉट फ़ीचर्स के लिए इन-मेमोरी कैशिंग। कॉस्ट ऑप्टिमाइज़ करती टायर्ड स्टोरेज। Netflix में स्टोरेज इंफ्रास्ट्रक्चर मल्टीपल स्टोर्स में पेटाबाइट्स फ़ीचर्स मैनेज करता है।

कम्प्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर विविध ट्रांसफ़ॉर्मेशन वर्कलोड हैंडल करता है। बैच फ़ीचर इंजीनियरिंग के लिए Spark क्लस्टर्स। स्ट्रीम प्रोसेसिंग के लिए Flink/Storm। डेटा साइंस वर्कफ़्लो के लिए Python/Pandas। डिक्लेरेटिव ट्रांसफ़ॉर्मेशन के लिए SQL इंजन। कॉम्प्लेक्स कम्प्यूटेशन के लिए GPU एक्सेलरेशन। लाइटवेट प्रोसेसिंग के लिए सर्वरलेस फ़ंक्शन्स। Airbnb में कम्प्यूट प्लेटफ़ॉर्म फ़ीचर्स के लिए प्रतिदिन 50TB डेटा प्रोसेस करता है।

मेटाडेटा मैनेजमेंट डिस्कवरेबिलिटी और गवर्नेंस सुनिश्चित करता है। फ़ीचर डेफ़िनिशन वर्जन और ट्रैक होती हैं। स्कीमा इवोल्यूशन ग्रेसफ़ुली हैंडल होता है। सोर्स से सर्विंग तक लिनेज ट्रैकिंग। कोड के साथ इंटीग्रेटेड डॉक्यूमेंटेशन। एक्सेस कंट्रोल्स एन्फ़ोर्स होते हैं। कंप्लायंस मेटाडेटा मेंटेन होता है। LinkedIn में मेटाडेटा सिस्टम 100,000 फ़ीचर डेफ़िनिशन मैनेज करता है।

मल्टी-टेनेंसी टीमों में शेयर्ड इंफ्रास्ट्रक्चर सक्षम करती है। विभिन्न प्रोजेक्ट्स के लिए नेमस्पेस आइसोलेशन। नॉइज़ी नेबर्स रोकने के लिए रिसोर्स कोटा। कॉस्ट एलोकेशन और चार्जबैक। सिक्योरिटी बाउंड्रीज़ एन्फ़ोर्स। परफ़ॉर्मेंस आइसोलेशन गारंटीड। एडमिनिस्ट्रेटिव डेलिगेशन सपोर्टेड। Lyft में मल्टी-टेनेंट प्लेटफ़ॉर्म 500 डेटा साइंटिस्ट्स को सर्व करता है।

ऑनलाइन फ़ीचर सर्विंग

लो-लेटेंसी सर्विंग आर्किटेक्चर इन्फ़रेंस SLA पूरे करता है। डेटाबेस लोड कम करती डिस्ट्रीब्यूटेड कैशिंग। स्केलिंग के लिए रीड रेप्लिकाज़। लेटेंसी मिनिमाइज़ करता जियो-डिस्ट्रीब्यूशन। रिसोर्सेज़ ऑप्टिमाइज़ करता कनेक्शन पूलिंग। थ्रूपुट मैक्सिमाइज़ करता Async I/O। कैस्केड रोकते सर्किट ब्रेकर्स। Google में सर्विंग इंफ्रास्ट्रक्चर 5ms से कम p99 लेटेंसी अचीव करता है।

की-वैल्यू स्टोर सेलेक्शन परफ़ॉर्मेंस को सिग्निफ़िकेंटली इम्पैक्ट करता है। पर्सिस्टेंस ट्रेड-ऑफ़्स के साथ सब-मिलीसेकंड लेटेंसी के लिए Redis। हायर लेटेंसी के साथ मैनेज्ड स्केलेबिलिटी के लिए DynamoDB। मल्टी-रीजन डिप्लॉयमेंट के लिए Cassandra। एक्सट्रीम परफ़ॉर्मेंस के लिए ScyllaDB। फ़्लैश ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए Aerospike। एम्बेडेड सिनेरियोज़ के लिए RocksDB। Discord में KV स्टोर प्रति सेकंड 50 मिलियन फ़ीचर लुकअप हैंडल करता है।

कैशिंग स्ट्रैटेजीज़ सर्विंग कॉस्ट और लेटेंसी कम करती हैं। TTL मैनेजमेंट के साथ एप्लिकेशन-लेवल कैशिंग। एज सर्विंग के लिए CDN इंटीग्रेशन। L1/L2/L3 के साथ हायरार्किकल कैशिंग। पैटर्न पर आधारित प्रिडिक्टिव प्रीफ़ेचिंग। कोल्ड स्टार्ट्स के लिए कैश वार्मिंग। स्टेलनेस रोकती इनवैलिडेशन स्ट्रैटेजीज़। Pinterest में कैशिंग फ़ीचर सर्विंग कॉस्ट 70% कम करती है।

फ़ीचर कंसिस्टेंसी ट्रेनिंग-सर्विंग पैरिटी सुनिश्चित करती है। पाइपलाइन्स के बीच शेयर्ड ट्रांसफ़ॉर्मेशन लॉजिक। ड्रिफ़्ट रोकता वर्जन पिनिंग। कॉन्ट्रैक्ट्स एन्फ़ोर्स करता स्कीमा वैलिडेशन। डिस्क्रेपेंसीज़ डिटेक्ट करती मॉनिटरिंग। चेंजेज़ वैलिडेट करती A/B टेस्टिंग। इंस्टेंट रोलबैक कैपेबिलिटीज़। Stripe में कंसिस्टेंसी प्रोडक्शन में मॉडल डिग्रेडेशन रोकती है।

रियल-टाइम फ़ीचर्स के लिए स्ट्रीमिंग इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यक है। कंटीन्यूअसली कम्प्यूटेड विंडोड एग्रीगेशन। रीसेंसी के लिए स्लाइडिंग विंडोज़। यूज़र बिहेवियर के लिए सेशन विंडोज़। फ़िक्स्ड इंटरवल्स के लिए टंबलिंग विंडोज़। लेट डेटा हैंडल करते वॉटरमार्क्स। एग्रीगेशन के लिए स्टेट मैनेजमेंट। Twitter में रियल-टाइम फ़ीचर्स प्रतिदिन 500 बिलियन इवेंट्स प्रोसेस करते हैं।

रिक्वेस्ट-टाइम फ़ीचर्स डायनामिक कम्प्यूटेशन सक्षम करते हैं। ऑन-डिमांड कम्प्यूटेड यूज़र कॉन्टेक्स्ट फ़ीचर्स। एनरिचमेंट के लिए एक्सटर्नल API कॉल्स। रिलेशनशिप्स के लिए ग्राफ़ ट्रैवर्सल्स। इंस्टेंटली अपडेट होते पर्सनलाइज़ेशन फ़ीचर्स। प्राइवेसी-प्रिज़र्विंग कम्प्यूटेशन। फ़ेल्योर्स के लिए फ़ॉलबैक स्ट्रैटेजीज़। Amazon में रिक्वेस्ट फ़ीचर्स प्रतिदिन 1 बिलियन रिकमेंडेशन पर्सनलाइज़ करते हैं।

ऑफ़लाइन फ़ीचर इंजीनियरिंग

बैच प्रोसेसिंग फ़्रेमवर्क लार्ज-स्केल ट्रांसफ़ॉर्मेशन हैंडल करते हैं। डिस्ट्रीब्यूटेड प्रोसेसिंग के लिए Apache Spark। Python-नेटिव वर्कफ़्लो के लिए Dask। ML वर्कलोड के लिए Ray। SQL प्रोसेसिंग के लिए Presto/Trino। पोर्टेबल पाइपलाइन्स के लिए Beam। ऑर्केस्ट्रेशन के लिए Airflow। Meta में बैच प्रोसेसिंग फ़ीचर्स के लिए प्रतिदिन 100TB ट्रांसफ़ॉर्म करती है।

टाइम-ट्रैवल कैपेबिलिटीज़ पॉइंट-इन-टाइम करेक्टनेस सक्षम करती हैं। कॉज़ैलिटी प्रिज़र्व करते टेम्पोरल जॉइन्स। हिस्टोरिकल फ़ीचर रीक्रिएशन। कंसिस्टेंसी के लिए स्नैपशॉट आइसोलेशन। टाइम के थ्रू वर्जन ट्रैकिंग। नए फ़ीचर्स के लिए बैकफ़िलिंग। Coinbase में टाइम-ट्रैवल मॉडल्स में फ़्यूचर डेटा लीकेज रोकता है।

फ़ीचर ट्रांसफ़ॉर्मेशन पैटर्न इंजीनियरिंग को स्टैंडर्डाइज़ करते हैं। एग्रीगेशन (sum, mean, count, stddev)। टाइम पर विंडोड स्टैटिस्टिक्स। कैटेगोरिकल एनकोडिंग स्ट्रैटेजीज़। नॉर्मलाइज़ेशन और स्केलिंग। इंटरैक्शन फ़ीचर्स। डीप लर्निंग से एम्बेडिंग्स। Databricks में ट्रांसफ़ॉर्मेशन लाइब्रेरी 500+ फ़ीचर फ़ंक्शन प्रदान करती है।

डेटा क्वालिटी मॉनिटरिंग गार्बेज-इन-गार्बेज-आउट रोकती है। इंजेशन पर स्कीमा वैलिडेशन। एनोमलीज़ डिटेक्ट करती स्टैटिस्टिकल प्रोफ़ाइलिंग। नल वैल्यू हैंडलिंग स्ट्रैटेजीज़। आउटलायर डिटेक्शन और ट्रीटमेंट। डेटा ड्रिफ़्ट मॉनिटरिंग। सर्विंग से पहले क्वालिटी गेट्स। Capital One में क्वालिटी मॉनिटरिंग 95% डेटा इश्यूज़ रोकती है।

इंक्रीमेंटल प्रोसेसिंग कम्प्यूट रिसोर्सेज़ ऑप्टिमाइज़ करती है। केवल चेंजेज़ की डेल्टा प्रोसेसिंग। रिकवरी के लिए चेकपॉइंट मैनेजमेंट। प्रोग्रेस के लिए वॉटरमार्क ट्रैकिंग। अपडेट्स के लिए मर्ज स्ट्रैटेजीज़। एफ़िशिएंसी के लिए पार्टीशन प्रूनिंग। स्टेटफ़ुल ऑपरेशन्स के लिए स्टेट मैनेजमेंट। Walmart में इंक्रीमेंटल प्रोसेसिंग कम्प्यूट कॉस्ट 60% कम करती है।

फ़ीचर वर्जनिंग एक्सपेरिमेंटेशन और रोलबैक सक्षम करती है। डेफ़िनिशन के लिए Git-लाइक वर्जनिंग। इम्यूटेबल फ़ीचर वर्जन। डिफ़रेंट वर्जन की A/B टेस्टिंग। ग्रैजुअल रोलआउट स्ट्रैटेजीज़। डेप्रिकेशन वर्कफ़्लो। डिफ़ाइंड आर्काइव पॉलिसीज़। Netflix में वर्जनिंग मंथली 1,000 एक्सपेरिमेंट सक्षम करती है।

MLOps डेटाबेस रिक्वायरमेंट्स

एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग डेटाबेस ML वर्कफ़्लो मेटाडेटा कैप्चर करते हैं। ऑटोमैटिकली लॉग होते हाइपरपैरामीटर्स। ट्रेनिंग थ्रू ट्रैक होते मेट्रिक्स। स्टोर और वर्जन होते आर्टिफ़ैक्ट्स। लिंक्ड कोड वर्जन। कैप्चर्ड एनवायरनमेंट। मेंटेंड लिनेज। Facebook AI में एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग मिलियन एक्सपेरिमेंट्स मैनेज करती है।

मॉडल रजिस्ट्री डेटाबेस प्रोडक्शन मॉडल्स मैनेज करते हैं। कैटलॉग्ड मॉडल वर्जन। ट्रैक्ड परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक्स। मॉनिटर्ड डिप्लॉयमेंट स्टेटस। इंटीग्रेटेड अप्रूवल वर्कफ़्लो। बिल्ट-इन रोलबैक कैपेबिलिटीज़। अटैच्ड कंप्लायंस डॉक्यूमेंटेशन। Google में मॉडल रजिस्ट्री 100,000 प्रोडक्शन मॉडल्स मैनेज करती है।

डेटासेट वर्जनिंग सिस्टम्स रिप्रोड्यूसिबिलिटी सुनिश्चित करते हैं। इम्यूटेबल डेटा स्नैपशॉट्स। ट्रैक्ड स्कीमा इवोल्यूशन। प्रिज़र्व्ड स्प्लिट्स (train/val/test)। वर्जन्ड ट्रांसफ़ॉर्मेशन। मेंटेंड एक्सेस लॉग्स। डिडुप्लिकेशन थ्रू ऑप्टिमाइज़्ड स्टोरेज। Hugging Face में डेटासेट वर्जनिंग 100TB डेटासेट्स मैनेज करती है।

पाइपलाइन मेटाडेटा स्टोर्स ML वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेट करते हैं। वर्जन्ड DAG डेफ़िनिशन। लॉग्ड एक्ज़ीक्यूशन हिस्ट्री। ट्रैक्ड डिपेंडेंसीज़। मॉनिटर्ड रिसोर्स यूसेज। इनेबल्ड फ़ेल्योर एनालिसिस। परफ़ॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन डेटा। Airbnb में पाइपलाइन मेटाडेटा 10,000 डेली वर्कफ़्लो कोऑर्डिनेट करता है।

मॉनिटरिंग डेटाबेस प्रोडक्शन परफ़ॉर्मेंस ट्रैक करते हैं। एफ़िशिएंटली स्टोर्ड प्रिडिक्शन लॉग्स। मॉनिटर्ड फ़ीचर डिस्ट्रीब्यूशन। ट्रैक्ड मॉडल परफ़ॉर्मेंस। डिटेक्टेड डेटा ड्रिफ़्ट। कोरिलेटेड बिज़नेस मेट्रिक्स। मैनेज्ड अलर्ट थ्रेशोल्ड्स। Uber में मॉनिटरिंग 1 बिलियन डेली प्रिडिक्शन ट्रैक करती है।

कॉन्फ़िगरेशन डेटाबेस ML सिस्टम सेटिंग्स मैनेज करते हैं। सेंट्रलाइज़्ड फ़ीचर डेफ़िनिशन। वर्जन्ड मॉडल कॉन्फ़िगरेशन। स्टोर्ड डिप्लॉयमेंट स्पेसिफ़िकेशन। एन्फ़ोर्स्ड सिक्योरिटी पॉलिसीज़। डिफ़ाइंड रिसोर्स एलोकेशन। मैप्ड सर्विस डिपेंडेंसीज़। Spotify में कॉन्फ़िगरेशन 5,000 ML सर्विसेज़ मैनेज करता है।

इम्प्लीमेंटेशन टेक्नोलॉजीज़

ओपन-सोर्स फ़ीचर स्टोर्स फ़्लेक्सिबल फ़ाउंडेशन प्रदान करते हैं। Python-नेटिव डेवलपमेंट ऑफ़र करता Feast। कंप्लीट प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता Hopsworks। मल्टीपल बैकएंड सपोर्ट करता Featureform। रियल-टाइम फ़ीचर्स के लिए ByteHub। LinkedIn से ओपन-सोर्स्ड Feathr। Gojek में ओपन-सोर्स एडॉप्शन 100 मिलियन यूज़र्स सर्व करता है।

कमर्शियल प्लेटफ़ॉर्म एंटरप्राइज़ कैपेबिलिटीज़ ऑफ़र करते हैं। Michelangelo क्रिएटर्स से Tecton। इंटीग्रेटेड Databricks Feature Store। मैनेज्ड AWS SageMaker Feature Store। Google Vertex Feature Store। Azure ML Features। कॉम्प्रिहेंसिव Iguazio प्लेटफ़ॉर्म। Fortune 500 कंपनियों में कमर्शियल प्लेटफ़ॉर्म इम्प्लीमेंटेशन टाइम 70% कम करते हैं।

डेटाबेस टेक्नोलॉजीज़ फ़ीचर स्टोर्स को अंडरपिन करती हैं। मेटाडेटा और रजिस्ट्री के लिए PostgreSQL। ऑनलाइन सर्विंग के लिए Cassandra। ऑफ़लाइन प्रोसेसिंग के लिए Spark। कैशिंग के लिए Redis। स्ट्रीमिंग के लिए Kafka। ऑब्जेक्ट स्टोरेज के लिए S3/GCS। Lyft में डेटाबेस सेलेक्शन स्पेसिफ़िक वर्कलोड के लिए ऑप्टिमाइज़ करता है।

ऑर्केस्ट्रेशन फ़्रेमवर्क वर्कफ़्लो कोऑर्डिनेट करते हैं। पाइपलाइन शेड्यूल करता Airflow। Kubernetes के लिए Kubeflow। मॉडर्न वर्कफ़्लो के लिए Prefect। डेटा-अवेयर ऑर्केस्ट्रेशन के लिए Dagster। क्लाउड-नेटिव के लिए Argo। ड्यूरेबल एक्ज़ीक्यूशन के लिए Temporal। Netflix में ऑर्केस्ट्रेशन 150,000 डेली जॉब्स मैनेज करता है।

मॉनिटरिंग टूल्स सिस्टम हेल्थ सुनिश्चित करते हैं। मेट्रिक्स के लिए Prometheus। विज़ुअलाइज़ेशन के लिए Grafana। APM के लिए DataDog। डेटा क्वालिटी के लिए Great Expectations। ML मॉनिटरिंग के लिए Evidently। ऑब्ज़र्वेबिलिटी के लिए WhyLabs। Stripe में मॉनिटरिंग स्टैक हर फ़ीचर कम्प्यूटेशन ट्रैक करता है।

परफ़ॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन

क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन फ़ीचर सर्विंग लेटेंसी कम करता है। लुकअप के लिए इंडेक्स स्ट्रैटेजीज़। जॉइन्स के लिए डीनॉर्मलाइज़ेशन। प्रीकम्प्यूटेड मटेरियलाइज़्ड व्यूज़। ऑप्टिमाइज़्ड क्वेरी प्लान्स। ट्यून्ड कनेक्शन पूलिंग। इम्प्लीमेंटेड बैच फ़ेचिंग। DoorDash में क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन 10ms से कम p99 अचीव करता है।

कम्प्यूट ऑप्टिमाइज़ेशन फ़ीचर इंजीनियरिंग एक्सेलरेट करता है। NumPy/Pandas यूज़ करता वेक्टराइज़ेशन। कॉम्प्लेक्स फ़ीचर्स के लिए GPU एक्सेलरेशन। स्केल के लिए डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग। इंटरमीडिएट रिज़ल्ट्स कैशिंग। लेज़ी इवैल्युएशन स्ट्रैटेजीज़। परफ़ॉर्मेंस के लिए कोड जेनरेशन। Uber में कम्प्यूट ऑप्टिमाइज़ेशन फ़ीचर कम्प्यूटेशन 80% कम करता है।

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