29、特征存储设计模式：优化机器学习特征管理的解决方案

特征存储设计模式：优化机器学习特征管理的解决方案

在机器学习领域，特征工程是构建成功模型的关键环节，但传统的临时特征工程方法存在诸多问题。本文将介绍特征存储设计模式，以及如何使用 Feast 这一开源特征存储工具来解决这些问题。

传统特征工程的问题

良好的特征工程对于许多机器学习解决方案的成功至关重要，但它也是模型开发中最耗时的部分之一。传统的临时特征工程方法在组织规模扩大时会出现以下显著问题：
1. 特征复用困难 ：特征会被反复创建，尤其是复杂的高级特征，这会浪费大量的时间和精力。例如，一些特征可能需要通过昂贵的预训练过程得到，或者从上游业务流程中捕获，还有一些涉及时间聚合的特征，每次新项目都从头创建这些特征是低效的。
2. 数据治理难题 ：如果每个机器学习项目对敏感数据的特征计算方式不同，会使数据治理变得困难。
3. 特征共享不便 ：不同团队可能对相同的原始数据定义不同的特征，且缺乏便捷的特征文档访问途径，这阻碍了团队间的有效协作，导致工作孤立和不必要的重复劳动。
4. 训练 - 服务偏差 ：训练通常使用离线创建的批量特征的历史数据，而服务通常在线进行。如果训练和生产服务的特征管道不同，就会出现训练 - 服务偏差。
5. 特征生产化困难 ：缺乏标准化的框架来为在线机器学习模型提供特征和为离线模型训练提供批量特征。模型离线训练使用批量处理创建的特征，但在生产服务中，这些特征通常更注重低延迟而非高吞吐量，现有的特征生成和存储框架难以灵活处理这两种情况。