4.5　总结

如今，在模型服务和训练过程中，没有原则性的方法来访问特征。通常，特征无法在多个机器学习管道之间轻松重用，并且机器学习项目是在没有协作和重用的情况下独立完成的。考虑到特征深深地嵌入机器学习管道中，当新的数据到来时，无法确定哪些特征需要重新计算，而是需要运行整个机器学习管道来更新特征。特征存储可以解决这些问题，并能在大规模开发机器学习模型时节省成本。