Amazon SageMaker Feature Store 现在支持 SageMaker Python SDK v3，其中包含针对 Lake Formation 访问控制和 Apache Iceberg 表属性配置的新功能。Feature Store 是一个完全托管式存储库，用于存储、共享和管理机器学习模型的特征。数据科学家现在可以使用现代化、模块化的 SDK v3 接口，通过精细的访问控制和优化的离线存储来管理特征组。

数据科学家可以利用 SageMaker Python SDK v3 来管理特征组，从而简化工作流程并减少冗余代码。借助 Lake Formation 集成，数据科学家可以通过在特征组创建时启用“选择加入”设置，对离线存储数据实施列级和行级访问控制。借助 Iceberg 属性支持，数据科学家可直接通过 SDK 来配置压缩和快照过期等额外的表属性，从而优化存储和查询性能。借助这些功能，数据科学家能够通过单一 SDK 管理特征数据的访问权限并优化离线存储性能，无需管理独立工具。

这些功能已在提供 Amazon SageMaker Feature Store 的所有 AWS 区域推出。要开始使用，请安装 SageMaker Python SDK v3.8.0 或更高版本。有关更多信息，请参阅 Lake Formation 访问控制和 Iceberg 元数据管理文档。