机器学习特征存储：云计算环境下的 Feast 与 Hopsworks 实践​

一、特征：机器学习的“黄金”与“痛点”

在机器学习（Machine Learning）的生命周期中，**特征（Features）**是模型得以学习和预测的基石。一个高质量的特征集，往往比复杂的模型本身更能决定预测的准确性。然而，在现实世界的机器学习项目中，“特征”的管理却是一个公认的痛点。

传统的机器学习工作流中，特征工程通常是一个孤立、重复且低效的过程：

• 重复工作：数据科学家和工程师为了同一个模型或不同模型，重复编写相同的代码来提取和转换特征。

• 训练-服务偏差：在模型训练时使用的特征计算逻辑，与在模型上线提供实时预测服务时使用的逻辑不一致，导致预测结果出现偏差。

• 特征孤岛：不同团队、不同项目之间无法共享和复用已有的特征，导致宝贵的工程成果被浪费。

• 版本管理困难：特征数据的版本管理、回溯和审计是一个巨大的挑战，难以确保模型训练的可复现性。

为了解决这些问题，特征平台（Feature Store）这一概念应运而生。特征平台旨在成为机器学习特征的中心化存储、管理和共享服务，它像一个“数据仓库”和“特征超市”，为机器学习团队提供一个统一、可靠的特征来源。

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二、特征平台的核心价值与架构

一个完整的特征平台，其核心价值在于实现特征的标准化和训练-服务一致性。它通常具备以下核心组件：

1. 离线存储（Offline Store）：用于存储历史