Python的特征存储（Feature Store）：探索Feast和Tecton在机器学习特征管理中的实践。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Python的特征存储：探索Feast和Tecton在机器学习特征管理中的实践

各位学员，大家好！今天我们来深入探讨机器学习中一个至关重要的领域：特征存储。在构建高性能、可扩展的机器学习系统时，特征管理往往会成为瓶颈。特征存储的出现正是为了解决这一问题，它提供了一个集中式的地方来存储、管理和提供用于训练和预测的特征。

我们将重点关注两个流行的开源特征存储框架：Feast和Tecton。我们将详细介绍它们的概念、架构、用法，并通过实际代码示例来演示如何使用它们来管理和提供特征。

1. 特征工程与特征存储的必要性

在深入了解具体工具之前，我们先来回顾一下特征工程的重要性，以及为什么需要特征存储。

特征工程是指从原始数据中提取、转换和选择特征的过程。好的特征可以显著提高模型的性能。然而，特征工程也面临着许多挑战：

复杂性： 特征工程可能涉及复杂的数据转换、聚合和计算。
重复性： 在训练和预测阶段，需要重复执行相同的特征工程逻辑，容易出错且效率低下。
一致性： 确保训练和预测使用相同的特征定义和计算逻辑至关重要，否则会导致模型性能下降（又称训练-服务偏差）。
可维护性： 随着模型迭代，特征工程代码会变得复杂且难以维护。
可扩展性： 当数据量增大时，特征工程的性能可能会成为瓶颈。

特征存储正是为了解决这些挑战而诞生的。它可以：

集中管理特征： 提供一个统一的存储库来存储和管理所有特征。
简化特征工程： 将特征工程逻辑封装成可重用的组件。
确保一致性： 保证训练和预测使用相同的特征。
提高效率： 通过缓存和预计算来加速特征检索。
提高可维护性： 集中管理特征定义和计算逻辑，方便维护和更新。
支持可扩展性： 利用分布式架构来处理大规模数据。

2. 特征存储的核心概念

在使用特征存储之前，我们需要了解一些核心概念：

特征（Feature）： 模型的输入变量。例如，用户的年龄、地理位置、购买历史等。
实体（Entity）： 用于标识特征的唯一标识符。例如，用户ID、产品ID、店铺ID等。
特征视图（Feature View）： 定义了一组相关特征的逻辑分组。例如，用户特征视图、产品特征视图等。
特征服务（Feature Service）： 用于从特征存储中检索特征的API。
离线存储（Offline Store）： 用于存储历史特征数据，通常用于训练模型。
在线存储（Online Store）： 用于存储最新特征数据，通常用于实时预测。
特征注册表（Feature Registry）： 存储特征的元数据，例如特征名称、数据类型、描述等。

3. Feast：开源特征存储

Feast是一个开源的特征存储框架，旨在简化机器学习特征的管理和提供。它支持多种数据源和存储后端，并提供了一个简单易用的API。

3.1 Feast架构

Feast的核心架构包括以下组件：

SDK： 用于定义和管理特征的Python API。
Core： Feast的核心组件，负责管理特征元数据和协调数据流。
Offline Store： 用于存储历史特征数据，支持多种数据源，例如Parquet、BigQuery、Snowflake等。
Online Store： 用于存储最新特征数据，支持多种存储后端，例如Redis、Cassandra、DynamoDB等。
Feature Server： 用于从在线存储中检索特征的API。

3.2 Feast入门示例

让我们通过一个简单的示例来演示如何使用Feast。假设我们要构建一个推荐系统，需要使用用户的年龄和地理位置作为特征。

步骤1：安装Feast

pip install feast

步骤2：定义特征

创建一个名为 feature_repo/features.py 的文件，定义我们的特征和实体：

from feast import Feature, FeatureView, Entity, Field
from feast.types import Int64, Float64, String
from datetime import timedelta

# 定义实体
user = Entity(name="user_id", value_type=Int64, description="用户ID")

# 定义特征
age = Feature(name="age", dtype=Int64, description="用户年龄")
location = Feature(name="location", dtype=String, description="用户地理位置")

# 定义特征视图
user_features_view = FeatureView(
    name="user_features",
    entities=[user],
    features=[age, location],
    ttl=timedelta(days=30), # 特征的生存时间
    online=True,           # 是否启用在线存储
)

步骤3：创建特征仓库

cd feature_repo
feast init .

步骤4：应用特征定义

feast apply

步骤5：准备数据

创建一个包含用户ID、年龄和地理位置的数据集，并将其存储到离线存储中。例如，我们可以使用Pandas DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    "user_id": [1, 2, 3, 4, 5],
    "age": [25, 30, 35, 40, 45],
    "location": ["New York", "London", "Paris", "Tokyo", "Sydney"],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 将数据写入 Parquet 文件 (作为 Offline Store)
df.to_parquet("data/user_data.parquet")

步骤6：定义数据源

在 feature_repo/feature_store.yaml 文件中，配置数据源：

project: default
registry: data/registry.db
provider: local

offline_store:
  type: file
  path: data/user_data.parquet

online_store:
  type: sqlite
  path: data/online_store.db

步骤7：Ingest数据到Feature Store

from feast import FeatureStore
import pandas as pd

# 初始化 Feature Store
store = FeatureStore(repo_path="feature_repo")

# 从 Parquet 文件读取数据
df = pd.read_parquet("data/user_data.parquet")

# Ingest 数据到 Feature Store
store.ingest(entity="user_id", feature_view="user_features", df=df)

步骤8：检索特征

from feast import FeatureStore

# 初始化 Feature Store
store = FeatureStore(repo_path="feature_repo")

# 定义实体（用户ID）
entity_df = pd.DataFrame({
    "user_id": [1, 2, 3],
})

# 检索特征
feature_vector = store.get_online_features(
    features=["user_features:age", "user_features:location"],
    entity_rows=entity_df
).to_dict(orient="records")

print(feature_vector)

代码解释：

首先，我们使用Feast SDK定义了 user 实体和 age、location 特征。
然后，我们创建了一个 user_features_view 特征视图，将这些特征组合在一起。
我们使用 feast init 命令初始化了一个特征仓库，并使用 feast apply 命令应用了特征定义。
我们将包含用户ID、年龄和地理位置的数据集存储到Parquet文件中。
我们在 feature_store.yaml 文件中配置了数据源和在线存储。
我们使用 store.ingest 方法将数据摄取到特征存储中。
最后，我们使用 store.get_online_features 方法检索指定用户的特征。

3.3 Feast的优势与劣势

优势：

开源： Feast是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。
易于使用： Feast提供了一个简单易用的Python API。
灵活性： Feast支持多种数据源和存储后端。
可扩展性： Feast可以扩展到处理大规模数据。

劣势：

功能相对较少： 与Tecton相比，Feast的功能相对较少。
学习曲线： 虽然Feast API 简单，但理解其核心概念和架构需要一定时间。
部署复杂性： 将 Feast 部署到生产环境可能需要一定的运维经验。

4. Tecton：企业级特征平台

Tecton是一个企业级特征平台，旨在简化机器学习特征的构建、管理和提供。它提供了一套完整的工具，用于自动化特征工程流程，并确保特征的一致性和可靠性。

4.1 Tecton架构

Tecton的架构包括以下组件：

Feature Definition Language (FDL)： 用于定义特征的声明式语言。
Feature Processor： 用于执行特征工程逻辑的引擎。
Feature Store： 用于存储特征数据的存储系统。
Feature Serving Layer： 用于从特征存储中检索特征的API。
Tecton UI： 用于管理和监控特征的Web界面。

4.2 Tecton入门示例

由于Tecton是一个商业平台，其入门示例需要注册并使用Tecton Cloud。但我们可以通过一些简化的代码片段来了解其基本用法。

步骤1：安装Tecton SDK

pip install tecton

步骤2：定义特征

使用Feature Definition Language (FDL) 定义特征。例如，创建一个名为 user_features.py 的文件：

from tecton import (
    Entity,
    FeatureService,
    FeatureView,
    PythonFeatureFunction,
    MaterializationContext,
    Aggregation,
    Field,
    DataSource,
    RequestSource
)
from tecton.types import Field, String, Int64, Float64
from datetime import datetime, timedelta

# 定义实体
user = Entity(name="user", keys=["user_id"], description="用户实体")

# 定义数据源 (例如，从 CSV 文件)
user_data_source = DataSource(
    name="user_data_source",
    data_format="parquet",
    owner="[email protected]",
    description="用户数据",
    offline_config={
        "s3_bucket": "s3://your-bucket/user_data.parquet", # 替换为你的S3路径
    },
    online_config={}
)

# 定义转换逻辑 (例如，使用 Python Feature Function)
@PythonFeatureFunction(
    inputs=[Field("age", Int64)],
    outputs=[Field("age_bucket", String)],
    owner="[email protected]",
    description="将年龄划分为不同的桶"
)
def age_to_bucket(age: int) -> str:
    if age < 18:
        return "under_18"
    elif age < 35:
        return "18_to_35"
    else:
        return "over_35"

# 定义特征视图
user_features = FeatureView(
    name="user_features",
    entities=[user],
    features=[
        Feature(name="age", dtype=Int64, description="用户年龄"),
        Feature(name="age_bucket", dtype=String, description="用户年龄桶"),
    ],
    online=True,
    offline_config={
        "source": user_data_source,
        "preaggregation": False,
        "timestamp_field": "event_timestamp",  # 替换为你的时间戳列名
        "feature_start_time_delta": timedelta(days=-365),
    },
    feature_start_time_delta=timedelta(days=-365),
    owner="[email protected]",
    description="用户特征",
    transformation=age_to_bucket, # 应用转换函数
)

# 定义特征服务
user_feature_service = FeatureService(
    name="user_feature_service",
    features=[user_features],
    owner="[email protected]",
    description="用于用户推荐的特征服务",
)

步骤3：部署特征定义

使用Tecton CLI部署特征定义到Tecton Cloud。 (需要配置Tecton API key)

tecton apply user_features.py

步骤4：检索特征

import tecton
import pandas as pd

# 初始化 Tecton 客户端
tecton_client = tecton.get_client(api_key="YOUR_API_KEY") # 替换为你的API Key

# 定义实体（用户ID）
entity_df = pd.DataFrame({
    "user_id": [1, 2, 3],
})

# 检索特征
feature_vector = tecton_client.get_features(
    feature_service_name="user_feature_service",
    join_keys=entity_df
)

print(feature_vector)

代码解释：

我们使用FDL定义了 user 实体，age 特征，以及 age_bucket 特征（通过PythonFeatureFunction转换而来）。
我们定义了一个 user_features 特征视图，将这些特征组合在一起，并指定了数据源和转换逻辑。
我们定义了一个 user_feature_service 特征服务，用于提供特征。
我们使用Tecton CLI将特征定义部署到Tecton Cloud。
最后，我们使用Tecton客户端检索指定用户的特征。

4.3 Tecton的优势与劣势

优势：

企业级功能： Tecton提供了一套完整的企业级功能，例如数据血缘、监控、版本控制等。
自动化特征工程： Tecton可以自动化特征工程流程，减少人工干预。
高性能： Tecton针对高性能进行了优化，可以处理大规模数据。
易于集成： Tecton可以与各种机器学习平台和工具集成。

劣势：

商业平台： Tecton是一个商业平台，需要付费使用。
复杂性： Tecton的架构和概念相对复杂，需要一定的学习成本。
锁定： 使用Tecton可能会导致一定的厂商锁定。

5. Feast与Tecton的对比

特征	Feast	Tecton
开源/商业	开源	商业
易用性	简单易用	相对复杂
功能	相对较少	功能丰富
适用场景	小型到中型项目，需要灵活的开源方案	大型企业项目，需要企业级功能和支持
部署	相对简单	相对复杂
价格	免费	付费

6. 如何选择合适的特征存储

选择合适的特征存储取决于您的具体需求和预算。

如果您的项目规模较小，预算有限，并且需要一个灵活的开源解决方案，那么Feast可能是一个不错的选择。
如果您的项目规模较大，需要企业级功能和支持，并且预算充足，那么Tecton可能更适合您。
您还可以考虑其他特征存储解决方案，例如Hopsworks、AWS SageMaker Feature Store等。

7. 总结与展望

特征存储是机器学习系统的重要组成部分，它可以简化特征管理，提高效率，并确保特征的一致性和可靠性。Feast和Tecton是两个流行的特征存储框架，它们各有优缺点，适用于不同的场景。

随着机器学习的不断发展，特征存储将会变得越来越重要。未来，我们可以期待看到更多的创新和突破，例如：

自动化特征发现： 自动从原始数据中发现有用的特征。
动态特征： 根据实时数据动态计算特征。
联邦特征学习： 在保护数据隐私的前提下，共享和利用特征。

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解特征存储的概念和实践，并在实际项目中选择合适的解决方案。

特征管理是关键，开源与商业各有千秋。

Python的特征存储：探索Feast和Tecton在机器学习特征管理中的实践

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