FeatInsight: 基于 OpenMLDB 的特征平台助力高效的特征管理和编排

OpenMLDB 社区新开源了特征平台产品 - FeatInsight（https://github.com/4paradigm/FeatInsight），是一个先进的特征存储(Feature Store)服务，基于 OpenMLDB 数据库实现高效的特征管理和编排功能。FeatInsight 特征平台提供简便易用的 UI 界面，用户可以进行机器学习特征开发的全流程，包括数据的导入、查看、编辑，特征的生成、存储、上线等功能。 针对离线场景中，用户可以选择特征生成离线样本用于后续的机器学习开发；针对在线场景中，用户可以选择特征创建特征服务，实现实时特征计算。

核心特性

FeatInsight 的主要目的是解决在机器学习项目中常见的问题，包括简便快捷地进行特征提取、转换、组合、选择以及血缘管理，特征的重用和共享，特征服务版本控制，以及确保在训练和推理过程中使用的特征数据的一致和可靠。一些范例应用场景包括：

• 上线在线特征服务：提供本地化部署的高性能特征存储和在线特征计算功能。
• 搭建 MLOps 平台：基于 OpenMLDB 在线离线一致性快速实现完成的 MLOps 工作流。
• 搭建 FeatureStore 平台：提供完备的特征创建、删除、上线、血缘管理等功能，低成本实现本地 FeatureStore 服务。
• 复用开源特征方案：在本地复用开源共建的特征数据集，实现特征重用和共享。
• 机器学习业务组件：为推荐系统、自然语言处理、金融医疗等领域机器学习模型提供一站式特征工程落地方案。
  更多内容请参见 FeatInsight 文档。

快速开始

这里我们将通过一个简单的例子来演示如何简便快速地使用 FeatInsight 特征平台。使用流程大致包括导入数据、创建特征、离线场景的使用，以及在线场景的使用四个步骤。

1. 导入数据

首先创建数据库test_db表，和数据表test_table，可以直接执行 SQL 来创建。

CREATE DATABASE test_db;
CREATE TABLE test_db.test_table (id STRING, trx_time DATE);

也可以在 FeatInsight 的“数据导入”前端页面直接创建。

为了测试方便，我们准备一个 CSV 文件并保存到 /tmp/test_table.csv。注意，这里本地是 OpenMLDB TaskManager 服务器的本地路径，一般也是 FeatInsight 的服务器路径，需要提前登陆编辑。

id,trx_time
user1,2024-01-01
user2,2024-01-02
user3,2024-01-03
user4,2024-01-04
user5,2024-01-05
user6,2024-01-06
user7,2024-01-07

其中，在线数据可以使用 LOAD DATA 或 INSERT 命令来导入，这里演示通过点击 “使用 CSV 导入” 来执行。

通过前端页面可以预览已导入的在线数据。

离线数据也可以使用 LOAD DATA 命令或前端选择“使用 CSV 导入”来执行。

等待半分钟后导入任务完成，可以查看任务的状态以及日志。

2. 创建特征

数据导入完成后，可以开始创建特征，本示例使用 SQL 来创建两个基本特征。

SELECT id, dayofweek(trx_time) as trx_day FROM test_table

在“特征”页面选择“创建特征”，填写特征组名称以及 SQL 语句。

创建完成后，可以在“特征”页面查看成功创建的特征。

点击特征名称，进入特征详情页，可以查看特征基础信息，并提供特征预览功能。

3. 生成离线样本

在“离线场景”页面，可以选择导出离线样本，只要选择刚创建好的特征和提供导出路径即可，前端还提供了“更多选项”可以选择到处格式、运行参数等。

提交导出任务后，可以在“离线样本”详情页查看导出信息，大概半分钟后成功完成。

在本地即可查看导出的样本文件内容。为了验证 FeatInsight 特征平台提供的在线离线一致性，可记录离线特征结果，并于后面的在线特征计算做比较。

4. 创建在线服务

在“特征服务”页面可以选择创建特征服务，同样是只需要选择上线的特征，以及提供特征服务名称和版本即可。

创建成功后，可以在特征服务详情页查看到服务的基本信息，上线包含的特征列表，以及依赖数据表的血缘关系等。

最后通过“请求特征服务”页面，我们可以输入测试数据进行在线特征计算，并且和离线样本的特征结果进行比对。

这就是使用 FeatInsight 特征平台的完整流程，通过编写简单的 SQL 即可实现在线和离线的特征定义，通过选择不同的特征，甚至是组合不同特征组的特征，即可实现快速的特征复用和上线，并且对比离线和在线的计算结果验证了特征计算的一致性。

如果您想进一步了解 FeatInsight 的使用方式及范例场景，可参照应用案例。

附录：高级功能

除了特征工程的基本功能之外，FeatInsight 特征平台还提供了高级功能以方便用户进行特征工程的开发：

• SQL 实验室：提供了 OpenMLDB SQL 语句的调试和执行功能，方便用户执行任意 SQL 操作并调试特征抽取的 SQL 语句。详情请见这里。
• 预计算特征：可以将通过外部批计算或流式处理后得到的特征值直接存入OpenMLDB在线表中，然后访问在线表数据进行读写特征。详情请见这里。

相关阅读

• FeatInsight Github 主页：https://github.com/4paradigm/FeatInsight
• FeatInsight 文档：https://openmldb.ai/docs/zh/main/app_ecosystem/feat_insight/index.html
• OpenMLDB 官网：https://openmldb.ai/OpenMLDB
• OpenMLDB GitHub 主页 https://github.com/4paradigm/OpenMLDB
• OpenMLDB 文档 https://openmldb.ai/docs/zh/
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