特征存储（Feature Store）：用 Python 构建可复用特征工程管道

好的，各位亲爱的朋友们，欢迎来到今天的“特征魔法学院”！🧙‍♂️ 今天我们要一起探索一个既神秘又实用的领域——特征存储（Feature Store）。别害怕，这名字听起来高大上，其实就像你厨房里的调料盒，把各种美味的“特征调料”整理好，随时拿来烹饪美味的“模型大餐”。

开场白：数据科学家的烦恼

想象一下，你是一位才华横溢的数据科学家，每天的任务就是用各种数据变魔法，预测未来，给公司创造价值。你辛辛苦苦清洗数据、构建特征，终于做出了一个效果拔群的模型，老板笑得合不拢嘴。🎉

但是！好景不长，当你准备把这个模型部署到线上，或者想把这些特征用在另一个新模型上时，问题来了：

• 特征代码散落在各个角落： 你的特征工程代码藏在不同的 Jupyter Notebook 里，有的甚至写在临时的 Python 脚本里，找起来比大海捞针还难。
• 线上线下特征不一致： 线上环境和线下环境的数据处理方式不一样，导致模型在线上的表现大打折扣，老板的笑容逐渐消失。📉
• 特征重复建设： 团队成员各自为战，重复构建相同的特征，浪费时间精力，还可能出现不同版本的特征，导致模型结果不一致。
• 特征血缘关系不明： 你不知道某个特征是如何产生的，也不知道它依赖于哪些原始数据，一旦出现问题，排查起来简直是噩梦。

这些问题是不是听起来很熟悉？😭 别担心，你不是一个人在战斗！这就是为什么我们需要特征存储！

什么是特征存储？（Feature Store：特征的“瑞士银行”）

特征存储，简单来说，就是一个集中式的地方，用来存储、管理和提供特征。它可以帮助你解决上面提到的所有问题，让你的特征工程更加高效、可靠和可复用。

想象一下，特征存储就像一个“特征的瑞士银行”，你可以把你的珍贵特征存放在这里，安全可靠，随时取用。它提供了一系列工具和服务，帮助你：

• 定义和管理特征： 定义特征的元数据，包括名称、类型、描述、来源等。
• 存储特征数据： 将特征数据存储在可靠的存储介质中，例如数据库、数据仓库或云存储。
• 转换和计算特征： 提供各种特征转换和计算功能，例如标准化、归一化、聚合等。
• 提供特征数据： 以低延迟的方式将特征数据提供给模型训练和在线预测。
• 跟踪特征血缘关系： 记录特征的来源、转换过程和依赖关系，方便问题排查和溯源。
• 监控特征质量： 监控特征数据的质量，例如缺失值、异常值等，及时发现问题。

特征存储的架构：三个关键组件

一个典型的特征存储架构通常包含以下三个关键组件：

• 离线存储（Offline Store）： 用于存储历史特征数据，通常是数据仓库或云存储，例如 AWS S3、Google Cloud Storage 或 Azure Blob Storage。离线存储主要用于模型训练，对延迟要求不高。
• 在线存储（Online Store）： 用于存储实时特征数据，通常是低延迟的键值存储或数据库，例如 Redis、Cassandra 或 DynamoDB。在线存储主要用于在线预测，对延迟要求非常高。
• 特征服务（Feature Serving）： 用于从离线存储或在线存储中检索特征数据，并将其提供给模型训练和在线预测。特征服务通常提供 API 接口，方便应用程序调用。

可以用一个表格来总结一下：

组件	功能	存储介质	用途	延迟要求
离线存储	存储历史特征数据，用于模型训练	数据仓库、云存储（S3, GCS, Azure Blob）	模型训练	低
在线存储	存储实时特征数据，用于在线预测	键值存储、数据库（Redis, Cassandra, DynamoDB）	在线预测	高
特征服务	从离线存储或在线存储中检索特征数据，并提供 API 接口	无	模型训练、在线预测	中

用 Python 构建可复用特征工程管道：实战演练

现在，让我们撸起袖子，用 Python 来构建一个简单的特征工程管道，并将其集成到特征存储中。为了简化演示，我们使用一个开源的特征存储框架 Feast。

1. 安装 Feast

首先，我们需要安装 Feast。打开你的终端，运行以下命令：

pip install feast

2. 定义特征

接下来，我们需要定义我们的特征。假设我们有一个用户行为数据集，包含用户 ID、商品 ID、点击时间等信息。我们想要构建以下特征：

• 用户总点击次数
• 用户点击不同商品数量
• 用户平均点击间隔时间

在 Feast 中，我们可以使用 FeatureView 来定义特征。创建一个名为 feature_store.py 的文件，并添加以下代码：

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

user_clicks_fv = FeatureView(
    name="user_clicks",
    entities=["user_id"],
    ttl=timedelta(days=30),
    features=[
        Field(name="total_clicks", dtype=Int64),
        Field(name="unique_products", dtype=Int64),
        Field(name="avg_time_between_clicks", dtype=Float64),
    ],
    online=True,  # 启用在线存储
)

这段代码定义了一个名为 user_clicks 的 FeatureView，它包含三个特征：total_clicks、unique_products 和 avg_time_between_clicks。entities=["user_id"] 表示这个 FeatureView 的实体是 user_id，也就是说，这些特征是针对每个用户的。ttl=timedelta(days=30) 表示这些特征的有效期是 30 天。online=True 表示启用在线存储，以便在在线预测中使用这些特征。

3. 定义数据源

接下来，我们需要定义数据源，告诉 Feast 从哪里读取数据。假设我们的数据存储在一个 CSV 文件中。在 feature_store.py 文件中添加以下代码：

from feast import FileSource

clicks_source = FileSource(
    path="data/clicks.csv",  # CSV 文件的路径
    event_timestamp_column="click_time",  # 事件时间戳列的名称
    created_timestamp_column="created_time",  # 创建时间戳列的名称
)

user_clicks_fv = FeatureView(
    name="user_clicks",
    entities=["user_id"],
    ttl=timedelta(days=30),
    features=[
        Field(name="total_clicks", dtype=Int64),
        Field(name="unique_products", dtype=Int64),
        Field(name="avg_time_between_clicks", dtype=Float64),
    ],
    online=True,
    source=clicks_source,  # 指定数据源
)

这段代码定义了一个名为 clicks_source 的 FileSource，它指向一个 CSV 文件 data/clicks.csv。event_timestamp_column="click_time" 表示 CSV 文件中的 click_time 列是事件时间戳列，created_timestamp_column="created_time" 表示 CSV 文件中的 created_time 列是创建时间戳列。然后，我们将 clicks_source 赋值给 user_clicks_fv 的 source 属性，表示 user_clicks 这个 FeatureView 的数据来源于 clicks_source。

4. 初始化 Feast 仓库

现在，我们需要初始化 Feast 仓库。在终端中运行以下命令：

feast init feature_repo
cd feature_repo

这会在当前目录下创建一个名为 feature_repo 的目录，并进入该目录。feature_repo 目录就是我们的 Feast 仓库，它包含所有特征的定义和配置。

5. 应用特征定义

将 feature_store.py 文件复制到 feature_repo 目录下，并修改 feature_repo/feature_store.yaml 文件，添加以下内容：

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

这个配置文件指定了 Feast 仓库的项目名称、注册表路径、提供者和在线存储路径。

现在，我们可以应用特征定义了。在 feature_repo 目录下，运行以下命令：

feast apply

这会将我们在 feature_store.py 文件中定义的特征应用到 Feast 仓库中。

6. 摄取数据

接下来，我们需要将数据摄取到 Feast 仓库中。首先，创建一个名为 data/clicks.csv 的 CSV 文件，包含以下数据：

user_id,item_id,click_time,created_time
1,101,2023-10-26 10:00:00,2023-10-26 10:00:00
1,102,2023-10-26 10:05:00,2023-10-26 10:05:00
2,201,2023-10-26 10:10:00,2023-10-26 10:10:00
2,202,2023-10-26 10:15:00,2023-10-26 10:15:00

然后，创建一个名为 ingest.py 的文件，并添加以下代码：

import pandas as pd
from feast import FeatureStore

# 创建 FeatureStore 对象
fs = FeatureStore(repo_path=".")

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("data/clicks.csv")

# 将数据摄取到 Feast 仓库中
fs.ingest(entity_df=df, feature_names=["user_clicks:total_clicks", "user_clicks:unique_products", "user_clicks:avg_time_between_clicks"])

这段代码首先创建了一个 FeatureStore 对象，然后读取了 CSV 文件，并将数据摄取到 Feast 仓库中。entity_df=df 表示将 CSV 文件中的数据作为实体数据，feature_names 参数指定了要摄取的特征名称。注意，特征名称的格式是 FeatureView 名称:特征名称。

运行 ingest.py 文件：

python ingest.py

这会将 CSV 文件中的数据摄取到 Feast 仓库中。

7. 检索特征

现在，我们可以从 Feast 仓库中检索特征了。创建一个名为 retrieve.py 的文件，并添加以下代码：

from feast import FeatureStore

# 创建 FeatureStore 对象
fs = FeatureStore(repo_path=".")

# 指定要检索的实体 ID
entity_rows = [
    {"user_id": 1},
    {"user_id": 2},
]

# 检索特征
feature_refs = ["user_clicks:total_clicks", "user_clicks:unique_products", "user_clicks:avg_time_between_clicks"]
training_data = fs.get_historical_features(entity_rows=entity_rows, feature_refs=feature_refs).to_df()

# 打印结果
print(training_data)

这段代码首先创建了一个 FeatureStore 对象，然后指定了要检索的实体 ID（user_id），并指定了要检索的特征名称。fs.get_historical_features() 方法会从 Feast 仓库中检索历史特征数据，并将其转换为 Pandas DataFrame。

运行 retrieve.py 文件：

python retrieve.py

这会打印出包含检索到的特征数据的 Pandas DataFrame。

代码解释

• FeatureView: 定义特征的元数据，包括名称、类型、描述、来源等。
• FileSource: 定义数据源，告诉 Feast 从哪里读取数据。
• FeatureStore: Feast 的核心类，用于管理特征和与 Feast 仓库交互。
• ingest(): 将数据摄取到 Feast 仓库中。
• get_historical_features(): 从 Feast 仓库中检索历史特征数据。

总结：特征存储的价值

通过上面的实战演练，我们可以看到，特征存储可以帮助我们：

• 统一管理特征： 将所有特征集中存储和管理，方便查找、复用和维护。
• 确保线上线下一致性： 使用相同的特征工程代码和数据源，确保线上线下特征一致。
• 加速模型迭代： 快速检索和提供特征数据，加速模型训练和迭代。
• 提高模型可解释性： 跟踪特征血缘关系，方便问题排查和溯源。
• 促进团队协作： 共享特征，避免重复建设，提高团队协作效率。

总而言之，特征存储是数据科学基础设施中不可或缺的一部分。它可以帮助你构建更加高效、可靠和可复用的特征工程管道，让你的模型更加强大，让你的工作更加轻松，让你的老板更加满意！😊

扩展阅读：更多特征存储框架

除了 Feast，还有许多其他的特征存储框架，例如：

• Tecton: 一个商业化的特征存储平台，提供企业级的功能和服务。
• Hopsworks: 一个开源的机器学习平台，内置特征存储功能。
• AWS SageMaker Feature Store: AWS 提供的托管特征存储服务。
• Google Cloud Vertex AI Feature Store: Google Cloud 提供的托管特征存储服务。
• Azure Machine Learning Feature Store: Azure 提供的托管特征存储服务。

选择哪个特征存储框架取决于你的具体需求和预算。

结尾：特征工程的未来

特征工程是机器学习中最重要的环节之一。随着数据量的不断增长和模型复杂度的不断提高，特征存储的重要性将越来越突出。未来，特征存储将朝着自动化、智能化和可解释性的方向发展，帮助数据科学家更加高效地构建高质量的特征，创造更大的价值。

希望今天的“特征魔法学院”能给你带来一些启发。记住，特征工程不是魔法，而是一门科学，需要我们不断学习和实践。愿你在特征工程的道路上越走越远，创造出更多令人惊叹的“魔法”！✨

感谢大家的收听！我们下次再见！👋