30、机器学习中的特征存储与模型版本管理

机器学习中的特征存储与模型版本管理

1. 特征存储设计模式

特征存储在机器学习中扮演着至关重要的角色，它的核心作用是将特征工程与特征使用解耦，使得特征的开发和创建能够独立于模型开发过程中的特征消费。以下是关于特征存储的详细介绍：
- 工作原理 ：当特征被添加到特征存储中时，它们会立即对训练和服务可用，并存储在单一位置，这确保了模型训练和服务之间的一致性。例如，一个面向客户的应用程序模型可能仅从客户端接收10个输入值，但这些输入值可能需要通过特征工程转换为更多特征后才能发送给模型，而这些工程特征会在特征存储中维护。
- 技术实现 ：以Feast为例，它在后端使用Beam进行特征摄取管道，将特征值写入特征集，并分别使用Redis和BigQuery进行在线和离线特征检索。摄取管道还能处理部分失败或竞争条件，防止数据在不同存储中不一致。
- 处理不同数据节奏 ：不同系统可能以不同速率产生数据，特征存储具有灵活性，能够处理不同的摄取和检索节奏。例如，传感器数据可能实时产生，而外部系统可能每月生成一个文件报告上月交易摘要。在检索数据时，面向用户的在线应用程序可能需要低延迟的最新特征，而模型训练时则可能以较大批次离线拉取特征，但延迟较高。
- 版本控制与复用 ：特征存储作为特征数据集的版本控制仓库，允许将代码和模型开发的CI/CD实践应用于特征工程过程。新的机器学习项目可以从特征目录中选择特征，而不必从头开始进行特征工程，从而实现规模经济效应。

2. 特征存储的权衡与替代方案

虽然Feast框架基于G