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机器学习特征系统在伴鱼的演进

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在伴鱼,我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验,例如:在伴鱼绘本中,我们根据用户的帖子浏览记录,为用户推荐他们感兴趣的帖子;在转化后台里,我们根据用户的绘本购买记录,为用户推荐他们可能感兴趣的课程;等等。

 

特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来,让它能够被在线服务高效地访问,决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此,我们搭建了特征系统,系统性地解决这一问题。目前,伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征,支持了多个业务线的模型对在线获取特征的需求。

 

下面,我们将介绍特征系统在伴鱼的演进过程,以及其中的权衡考量。

 

特征系统 V1

 

特征系统 V1 由三个核心组件构成:特征管道,特征仓库,和特征服务。整体架构如下图所示:

 

 

特征管道包括流特征管道和批特征管道,它们分别消费流数据源和批数据源,对数据经过预处理加工成特征(这一步称为特征工程),并将特征写入特征仓库。批特征管道使用 Spark 实现,由 DolphinScheduler 进行调度,跑在 YARN 集群上。出于技术栈的一致考虑,流特征管道使用 Spark Structured Streaming 实现,和批特征管道一样跑在 YARN 集群上。

 

特征仓库选用合适的存储组件(Redis)和数据结构(Hashes),为模型服务提供低延迟的特征访问能力。之所以选用 Redis 作为存储,是因为:

伴鱼有丰富的 Redis 使用经验。
包括 DoorDash Feature StoreFeast 在内的业界特征仓库解决方案都使用了 Redis。

特征服务屏蔽特征仓库的存储和数据结构,对外暴露 RPC 接口 GetFeatures(EntityName, FeatureNames) ,提供对特征的低延迟点查询。在实现上,这一接口基本对应于 Redis 的 HMGET EntityName FeatureName_1 ... FeatureName_N 操作。

 

这一版本的特征系统存在几个问题:

算法工程师缺少控制,导致迭代效率低。这个问题与系统涉及的技术栈和公司的组织架构有关。在整个系统中,特征管道的迭代需求最高,一旦模型对特征有新的需求,就需要修改或者编写一个新的 Spark 任务。而 Spark 任务的编写需要有一定的 Java 或 Scala 知识,不属于算法工程师的常见技能,因此交由大数据团队全权负责。大数据团队同时负责多项数据需求,往往有很多排期任务。结果便是新特征的上线涉及频繁的跨部门沟通,迭代效率低。
特征管道只完成了轻量的特征工程,降低在线推理的效率。由于特征管道由大数据工程师而非算法工程师编写,复杂的数据预处理涉及更高的沟通成本,因此这些特征的预处理程度都比较轻量,更多的预处理被留到模型服务甚至模型内部进行,增大了模型推理的时延。

为了解决这几个问题,特征系统 V2 提出几个设计目的:

将控制权交还算法工程师,提高迭代效率。
将更高权重的特征工程交给特征管道,提高在线推理的效率。

特征系统 V2

 

特征系统 V2 相比特征系统 V1 在架构上的唯一不同点在于,它将特征管道切分为三部分:特征生成管道,特征源,和特征注入管道。值得一提的是,管道在实现上均从 Spark 转为 Flink,和公司数据基础架构的发展保持一致。特征系统 V2 的整体架构如下图所示:

 

 

特征生成管道读取原始数据源,加工为特征,并将特征写入指定特征源(而非特征仓库)。如果管道以流数据源作为原始数据源,则它是流特征生成管道;如果管道以批数据源作为原始数据源,则它是批特征生成管道。

 

特征生成管道的逻辑由算法工程师全权负责编写。其中,批特征生成管道使用 HiveQL 编写,由 DolphinScheduler 调度。流特征生成管道使用 PyFlink 实现,详情见下图。

 

 

算法工程师需要遵守下面步骤:

 

 

    1. 用 Flink SQL 声明 Flink 任务源(source.sql)和定义特征工程逻辑(transform.sql)。

 

    1. (可选)用 Python 实现特征工程逻辑中可能包含的 UDF 实现(udf_def.py)。

 

    1. 使用自研的代码生成工具,生成可执行的 PyFlink 任务脚本(run.py)。

 

    1. 本地使用由平台准备好的 Docker 环境调试 PyFlink 脚本,确保能在本地正常运行。

 

    1. 把代码提交到一个统一管理特征管道的代码仓库,由 AI 平台团队进行代码审核。审核通过的脚本会被部署到伴鱼实时计算平台,完成特征生成管道的上线。

 

 

这一套流程确保了:

算法工程师掌握上线特征的自主权。
平台工程师把控特征生成管道的代码质量,并在必要时可以对它们实现重构,而无需算法工程师的介入。

特征源存储从原始数据源加工形成的特征。值得强调的是,它同时还是连接算法工程师和 AI 平台工程师的桥梁。算法工程师只负责实现特征工程的逻辑,将原始数据加工为特征,写入特征源,剩下的事情就交给 AI 平台。平台工程师实现特征注入管道,将特征写入特征仓库,以特征服务的形式对外提供数据访问服务。

 

特征注入管道将特征从特征源读出,写入特征仓库。由于 Flink 社区缺少对 Redis sink 的原生支持,我们通过拓展 RichSinkFunction 简单地实现了 StreamRedisSinkBatchRedisSink ,很好地满足我们的需求。其中, BatchRedisSink 实现了批量写入,大幅减少对 Redis server 的请求量,增大吞吐,将写入效率提升了 7 倍,见博客。

 

特征系统 V2 很好地满足了我们提出的设计目的。

由于特征生成管道的编写只需用到 SQL 和 Python 这两种算法工程师十分熟悉的工具,因此他们全权负责特征生成管道的编写和上线,无需依赖大数据团队,大幅提高了迭代效率。在熟悉后,算法工程师通常只需花费半个小时以内,就可以完成流特征的编写、调试和上线。而这个过程原本需要花费数天,取决于大数据团队的排期。
出于同样的原因,算法工程师可以在有需要的前提下,完成更重度的特征工程,从而减少模型服务和模型的负担,提高模型在线推理效率。

总结

 

特征系统 V1 解决了特征上线的问题,而特征系统 V2 在此基础上,解决了特征上线难的问题。在特征系统的演进过程中,我们总结出作为平台研发的几点经验:

平台应该提供用户想用的工具。这与 Uber ML 平台团队在内部推广的 经验 相符。算法工程师在 Python 和 SQL 环境下工作效率最高,而不熟悉 Java 和 Scala。那幺,想让算法工程师自主编写特征管道,平台应该支持算法工程师使用 Python 和 SQL 编写特征管道,而不是让算法工程师去学 Java 和 Scala,或是把工作转手给大数据团队去做。
平台应该提供易用的本地调试工具。我们提供的 Docker 环境封装了 Kafka 和 Flink,让用户可以在本地快速调试 PyFlink 脚本,而无需等待管道部署到测试环境后再调试。
平台应该在鼓励用户自主使用的同时,通过自动化检查或代码审核等方式牢牢把控质量。

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