阿里云机器学习PAI全新推出特征平台,助力AI建模场景特征数据高效利用

推荐算法与系统在全球范围内已得到广泛应用,为用户提供了更个性化和智能化的产品推荐体验。在推荐系统领域,AI建模中特征数据的复用、一致性等问题严重影响了建模效率。阿里云机器学习平台 PAI 推出特征平台(PAI-FeatureStore)。在所有需要特征的AI建模场景,用户可通过 Feature Store 轻松地共享和重用特征数据,减少资源和时间成本、提升工作效率。

什么是特征平台

特征平台(Feature Store) 是一种中心化的数据管理和共享平台,用于组织、存储和管理机器学习和数据科学中使用的特征数据。在多个细分场景解决AI模型的训练和推理输入特征数据问题。

阿里云机器学习平台 PAI-FeatureStore 与阿里云多个云产品的深度结合,封装从特征到模型的全链路。并且,基于推荐算法流程的开发,实现与已有的成熟推荐流程无缝衔接,进一步提升算法工程师和开发人员的效率。

通过 PAI-FeatureStore,有效地提升工作效率、减少资源成本和开发时间。作为一个集中的、可扩展的、高效的特征数据存储和访问解决方案,解决了在AI建模中特征数据的复用、一致性、可发现性和可管理性等问题。PAI-FeatureStore 自动完成在线和离线表的构建,保证在线和离线的一致性,同时在特征表只存一份的情况下,能够向多人共享特征;离线存储方面支持阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute,在线存储方面支持阿里云实时数仓Hologres、GraphCompute 和 TableStore 等产品,算法工程师无需深入了解各个存储产品的使用细节,通过网页手动操作或 Python SDK 即可完成特征处理。

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PAI-FeatureStore 适用场景及优势功能

阿里云机器学习平台 PAI-FeatureStore 适用于推荐场景、用户增长、广告或者是金融风控场景等需要特征的AI建模场景,为数据分析师和建模人员提供统一的数据特征存储和管理平台,方便进行数据处理、特征提取和分析。

目前 PAI-FeatureStore 主要功能如下:

  • 离线数据和在线数据一致:PAI-FeatureStore 中,各个产品的数据同步操作都封装为一行数据同步的代码,帮忙用户屏蔽了不同存储产品繁琐的数据授权等操作细节,保证数据一致性,提高特征数据处理和使用的准确率和效率;
  • 自动关联特征表:PAI-FeatureStore 中,支持将模型训练所需要的各种特征组合在一起,导出成模型训练所需要的训练表。当训练所需的特征散落在多张不同的表里时,PAI-FeatureStore支持自动将多张表关联导出。并且,支持序列表导出、按event_time关联导出、自动按表大小排序及优化导出时间等;
  • 自动模型特征分析:PAI-FeatureStore 支持PAI-EAS自动分析出模型需要使用的特征,并且自动加载好相关特征。通过指定好PAI-FeatureStore 中的项目名、模型特征名等,预测引擎能自动分析出所需要的特征并进行加载,简化使用流程;
  • 实时特征秒级读取:PAI-FeatureStore 支持客户对特征进行分类的注册。在实时特征值存在秒级别变化的推荐场景中,对特征链路要求高,当有线上请求来读取特征时,PAI-FeatureStore会判断需要读取的若为实时特征,直接对在线存储的进行读取。上千个实时特征的读取可以在15ms,满足低延迟要求;
  • 多版本特征管理:PAI-FeatureStore 支持增量挖掘特征,解决特征种类复杂,线上数据来源多样的问题。方便线上模型迭代,同时节约存储资源;

此外,PAI-FeatureStore 还有深度结合PAI全链路推荐系统PAI-REC,实现离在线一致性检查;通过SDK可直接使用 PAI-FeatureStore 所有产品能力;支持 PAI-EAS 直接从 MaxCompute 拉取特征,减少在线存储压力等功能。

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如何使用 PAI-FeatureStore

使用步骤请参考产品文档:https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/feature-store/

PAI-FeatureStore预计将于2023年9月中下旬在全Region正式上线。

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