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Meetup回顾|星策社区FeatureStore Meetup V2

2022-04-19 12:00 https://my.oschina.net/u/5675342/blog/5515835 星策开源社区 次阅读 条评论
继2021年12月11日举办第一次Feature Store Meetup之后,星策开源社区于2022年4月10日举办了第二期「FeatureStore Meetup V2 」,本次活动邀请星策社区发起人---中国开源推进联盟副秘书长、开放原子基金会TOC副主席-谭中意;第四范式系统架构师、开源项目 OpenMLDB 负责人-卢冕;中国工商银行软件开发中心大数据和人工智能实验室副主任-黄炳;AWS数据分析解决方案架构师-唐清原、网易云音乐人工智能研究员-吴官林,从不同领域不同视角下的深入探讨FeatureStore在各行业内的实践演进。共有4000余名观众在线观看了直播,并与几位嘉宾共同讨论了FeatureStore未来的发展趋势。
 
🌟本期 Meetup 嘉宾分享PPT获取方式:关注公众号「星策开源」并回复「0410」

内容回顾

Part 1 | 开场 + 介绍特征平台/Feature Store概念——谭中意

中国开源推进联盟副秘书长、开放原子基金会TOC副主席谭中意,在此次meetup开场中介绍了特征平台FeatureStore的概念和意义。
作为星策社区的发起人与本次Meetup的组织者,谭中意表示,星策开源社区作为作为助力企业智能化转型的开源社区,非常重视AI技术在企业的“多快好省”的落地问题,然而现实中机器学习的落地非常慢,效果经常达不到预期,同时效果还可能会被回退。
 
而落地慢的原因是在实际的生产环境中,与机器学习相关的代码只占很小一部分,AI系统是代码+数据+模型的整合,而数据又是其中最重要却又很难保证正确的部分。所以为了解决这一问题,在借鉴DevOps的经验后发展出了MLOps,如下图所示MLOps=CI+CD+CT+CM,即机器学习全过程从项目项目到定义和搜集加工数据到训练+迭代再到部署+监控的自动化循环与迭代,它包括了模型、代码与数据。
 
MLOps不只是流程和Pipeline,还包括工具平台,而本次活动所讨论的重点FeatureStore,则是MLOps领域中的关键产品。它是一个构建、管理、共享机器学习所需特征的平台。
 
 
 

Part 2 | OpenMLDB: 开源全栈实时特征开发解决方案——卢冕

第四范式系统架构师、开源项目 OpenMLDB 负责人、数据库团队和高性能计算团队负责人卢冕,在本次活动中介绍了人工智能工程化落地中企业面临的数据与特征难题的现状,重点介绍了如何通过OpenMLDB 为企业提供全栈 FeatureOps解决方案。
 
当前企业在AI工程化落地的过程中,有95%的时间花费在数据上,市面上众多解决数据问题的开源方案在实践过程中并不能完全高效的解决工程化落地问题。为了解决这一问题,特征工程FeatureStore的出现变得非常重要。
 
FeatureOps工程化面临的最大挑战是线上线下的一致性校验问题。在实际过程中,工具能力的不一致性和需求沟通的认知差都会导致线上线下的不一致,为了校验这种不一致带来了高昂的工程化落地成本。面临这种问题,市场上1%的头部企业会可能会选择耗费上千小时来自研构建平台;非头部企业则可能会选择采购昂贵的SaaS工具和服务。而开源项目OpenMLDB的出现则提供了更低成本更高效的企业级解决方案。开发者只需要三步即可做到开发即上线的功能,即线下SQL特征脚本开发、一键部署上线、介入实时请求数据流。
 
其中,OpenMLDB的FeatureOps工作流如下图所示;在离线部分引入数据,在离线特征计算与模型训练阶段进行交互调参,在质量达标之后即可开始SQL deployment,其中SQL deployment可以理解为把SQL传给线上服务并启动相应的服务,之后导入冷启动的数据(比如三个月内的交易记录),然后将实时数据流接入,全部完成后就可以进行余额态特征计算,当收到特征需求后,就可以在在线的Database里拿到原始数据,然后从SQL的Deployment里获取SQL做实时的特征计算,最后将特征宽表返回给请求端。
 
 
如今,OpenMLDB Cover了整个FeatureOps的解决方案,如下图所示OpenMLDB前后与DataOps、ModelOps的衔接已经有了非常多的生态整合。上游DataOps衔接了包括离线部分的HDFS,S3,HBase等,在线部分的Kafka、Pilsar、Flink等;下游ModelOps部分衔接了XGBoost,LightGBM,TensorFlow等。同时OpenMLDB在ProductioneOps方面也会在0.5.0版本中与Airflow、Kube flow进行整合。
 
 

Part 3 | 工行人工智能平台建设实践分享——黄炳

中国工商银行软件开发中心大数据和人工智能实验室副主任,中国工商银行大数据和人工智能领域技术专家黄炳,在本次meetup中重点介绍了工商银行企业级人工智能平台建设的建设历程,系统架构,和工行人工智能平台的应用情况与发展思考。
工商银行企业级人工智能平台技术架构主要由数据要素层、基础平台层和智能服务层组成,并建立贯穿三层 的“易追溯、可共享”的智能资产管理机制,实现数据、算法、模型、服务等智能资产的统一标准、统一管理、统一运营。如图所示为工商银行企业级人工智能平台技术架构。
 
其中,为了满足大规模的模型训练同时还能保证高质量的管理,工行创新实现了生产环境和研发环境的打通,形成MLOps、DevOps相融合的模型敏捷研发运营模式,基于生产环境形成高质量的模型,基于DevOps实现模型与代码的高质量集成交付,模型在全生命周期各阶段流转高效、管理精细,模型上线周期缩短约50%,实现了工行人工智能大规模应用的“精准构建、快速流转、持续运营”的目标,下图所示为人工智能平台中基础平台层,MLOPS模型的全生命周期管理流程。
 
 
当前,中国工商银行的人工智能生态体系建设项目已经拥有了广泛的应用实践,实现智慧服务、智慧产品、智慧风控、智慧运营、 智慧生态等超过1500个业务应用落地,人工智能技术在工商银行已经进入规模化业务应用新阶段。
 
 
未来,工行将践行大行责任,打造跨界融合,开放共赢的金融生态。聚焦内外数据融合创新、人工智能高地建设、数字人才队伍培养等工作,依托工银图灵平台建设开放共 享的数字金融创新生态平台,面向政产学研各方合作伙伴开放场景、开放技术、开放算力、开放数据, 形成赛事承办中心、产学研实训中心、数据共享流通中心等服务能力,打造“走出去”和“请进来”双 轮驱动的人工智能创新生态圈,助力国家科技自立自强。
 

Part 4 | Amazon Feature Store解决方案介绍——唐清原

AWS数据分析解决方案架构师唐清原,在此次meetup中介绍了特征库在行业领域中的各类需求场景,以及AWS针对性的特征库技术解决方案及生产实践。
特征库是AI/ML中的数据仓库,是机器学习领域万丈高楼的地基和刚需,高质量的特征数据,决定上层算法模型的AUC,准确率等等,业界data driven的模型优化也是重要的研究方向。AWS从客户案例中发现,ML/AIOps中,对特征库的需求可以分成以下两层面,首先从技术层面看,特征需要基于时间版本特征数据查询及提取,同时还要考虑特征值的update,以及新增特征维度。从管理层来看,很多客户希望可以复用数据分析平台的计算资源,复用数仓/大数据平台能力,快速培养团队。
 
所以面对这些问题,AWS有了自己的FeatureStore解决方案,整体思路可以总结为与AWS的大数据&数据分析服务深度集成,形成端到端的特征工程构件,同时根据业务场景的针对性,灵活组合服务组件。
 
上图所示是AWS的特库解决方案架构图。从下到上离线特征库、在线特征库。从左到右是数据源、特征库或特征工程,最右边是AI和机器学习平台。离线特征库整体上是利用数仓和大数据平台的能力通过AWS提供的存算分离的S3,打通机器学习平台和大数据平台特征的处理、抽取、转换的桥梁。而在线特征是利用AWS的no-Sql数据库及流批一体的计算框架、流式数据管道来实现批量及实时ingest在线特征库并提供低延迟的读写。除此之外,客户还可以利用AWS redshift实时数仓的功能,通过和流式数据管道组件的集成来实现在线特征库与离线特征库统一的构建存储和读写的能力。客户可以通过不同的需求场景灵活选择相应的服务组件,其中详细的各组件介绍如下图所示。
 
 
总体来看,当前AWS所提供的FeatureStore解决方案可以同时提供在线和离线特征库,流批合一的实时特征ingestion,同时还能实现与数据湖,数仓统一的元数据管理及schema evaluate。对于特征探索与处理可以让算法工程师用他们所熟悉的Sql或者python语言。而在快速构建特征库层面,AWS所提供的方案可以尽量复用大数据,数仓平台功能及分布式计算框架,最大程度减少构建的工作量。同时还提供了OnDemand/serverless的全托管模式,有效的降低整体的TCO成本。
 

Part 5 | 网易云音乐特征平台的建设与实践——吴官林

网易云音乐人工智能研究员、网易云音乐实时计算总监吴官林,在此次meetup中结合网易云音乐业务特性构建服务于商业化和内容分发算法场景下特征平台,从特征生产、特征存储和特征应用三方面介绍针对特征属性做的相关改造和实践经验。
 
对于网易云音乐来说,随着业务的发展,云音乐DAU提升至几千W级别、几十算法场景、几百算法模型、算法团队几十人情况下,如果没有全流程工程化系统、平台支撑,就会出现特征失控、复杂的DNN上不去、周期拉的很长、算法效果受制约的情况。基于这种实时化程度低、建模效率低、模型能力受限的背景,为了提升云音乐算法在支撑商业化、内容分发业务时的建模效率,助力算法效果提升,云音乐设计出了如下图所示包含特征生产、特征处理、样本生产、模型生产、模型上线等的一站式全链路端到端的学习平台。
 
而对于特征来说,云音乐的各个算法团队拥有自己所构建的数据,如CTR数据等存在口径差异,并且由于时间窗通常由各个团队自己完成,所以在特征生产方面出现了公有库与私有库。针对特征处理方面,云音乐除了考虑特征抽取的性能,还考虑了特征抽取的算子能否针对某一个特征,在改变某个参数或配置时可以定义出自己的算子,然后把这些算子在线上线下做到同一代码多数据使用的能力。而对于样本生产方面,云音乐关注于解决因为实时特征所带来的相关穿越的问题。对于以上这种针对特征生产、特征处理和样本生产的部分定义为FeatureStore的范围。
 
随着云音乐在多业务覆盖中发现,大部分痛点都集中在特征上,其中复用/发现难、一致性难、开发效率低的问题尤为关键。面对如何实现特征处理标准化,提高特征样本开发效率并带来算法效果的提升是云音乐的目标。所以基于云音乐的业务,自建了云音乐的FeatureStore,整体框架可以分成从特征存储到转换到特征上线,由此提供了为机器学习场景服务的特征系统平台(FeatureStore)来负责特征计算与供给。
 
 
如今,随着云音乐FeatureStore建设的不断完善,这种通过全链路建模在新业务场景上也得到了验证。建模上线周期从原来一个月缩短到一周内,算法在特征处理相关工作在整个周期时间占比降低至30%,在不改变模型结构和增加特征的基础上,通过工程能力解决不一致性等问题带来算法效果有了显著提升。
 
总结:随着企业智能化转型的进行,对MLOps的需求也越来越强烈。FeatureStore作为MLOps中的关键一环,将得到更广泛的认识,并发挥出更大的作用。星策开源社区还将继续举办MLOps和FeatureStore相关的内容,欢迎关注此群。
 
MLOps爱好者交流群
 

视频回顾

【谭中意】什么是特征平台/FeatureStore?
https://www.bilibili.com/video/BV1XZ4y127sK?spm_id_from=333.999.0.0
【卢冕】OpenMLDB: 开源全栈机器学习特征开发解决方案
https://www.bilibili.com/video/BV1x34y1v7xe?spm_id_from=333.999.0.0
【黄炳】工行人工智能平台建设实践分享
https://www.bilibili.com/video/BV1V44y157WR?spm_id_from=333.999.0.0
【唐清原】Amazon Feature Store解决方案介绍
https://www.bilibili.com/video/BV1gT4y1e7X7?spm_id_from=333.999.0.0
【吴官林】网易云音乐特征平台的建设与实践
https://www.bilibili.com/video/BV1RL4y1571d/
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