Storeを使用してモデルをトレーニングする方法について説明します。データセットを作成する必要があります。モデルはフィーチャへの参照を保持します。モデルのリネージを表示できます。モデルの作成に使用されたテーブルと関数は自動的に追跡され、表示されます。機能ガバナンスとリネージを参照してください。Storeから特徴値を取得するように選択できます。ストアに公開されているフィーチャが自動的に検索されます。使用して特徴量テーブルでバッチ推論を実行できます。環境変数を使用する場合は、モデルをオンラインで提供する際の環境変数の使用を学ぶため、モデルサービングエンドポイントからリソースへのアクセスを構成するを参照してください。個の関数を使用できます。データセットを作成します。結合するときに使用するキーなど、トレーニングセットで使用する各特徴量を指定します。」を参照してください。パラメーターを使用します。型と順序と一致する必要があります。この記事には、両方のバージョンの構文のコード例が含まれています。feature_lookupsの各フィーチャの列が含まれています。すべての列を保持します。セットの列間で、特徴テーブルの作成時に主キーが指定された順序を使用して順序付き結合を実行します。product_idがあります。TrainingSetの正しい機能ルックアップを作成します。することでトレーニングデータセットを作成します。FeatureLookupで使用します。機能名の代わりに使用されます。product_heightが含まれます。セットを作成するには、複数の機能ルックアップを使用します。