Многие команды понимают необходимость хранителя признаков только после болезненного опыта. Модели предсказания могут работать в ноутбуке, но давать сбои в производственной среде. Хранитель признаков решает эти проблемы, определяя и синхронизируя признаки в двух формах: для обучения и для работы в реальном времени.
В этой статье мы рассмотрим, как создать минималистичный хранитель признаков на Python, используя DuckDB, Parquet, Redis и FastAPI. Классическая проблема, с которой сталкиваются команды, — это несоответствие данных при обучении и предсказании. С увеличением использования больших языковых моделей (LLM), необходимость в быстром доступе к структурированному контексту пользователя становится критичной.
Например, при открытии потокового сервиса LLM может генерировать персонализированные рекомендации. Для этого необходимо сохранить последние значения признаков пользователей в онлайн-хранилище, интегрированном с LLM. Эта архитектура позволяет обеспечить быструю и надежную подачу данных, сохраняя при этом полную историю признаков.
Кратко, хранитель признаков состоит из пяти компонентов: реестр, оффлайн-хранилище, онлайн-хранилище, процесс материализации и API для извлечения. Построив его один раз, вы лучше поймете, как устроены производственные системы.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена