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排序模型部署的时候如何设置从MaxCompute读取数据

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在部署排序模型时，您可能需要访问存储在MaxCompute中的数据。推荐您使用FeatureStore管理您的特征数据，FeatureStore不仅支持对特征的管理操作，还可以高效地与其他云服务集成，提高数据处理和模型部署的效率。

一、准备数据

同步数据表

一般对于推荐场景，需要准备三张数据表：user侧的特征表、item侧的特征表以及Label表。

为方便实践操作，我们在MaxCompute的pai_online_project项目中提前准备了模拟生成的用户表、物料表和Label表进行示例说明。其中，用户表、物料表每个分区大约有10万条数据，在MaxCompute中分别占用约70 MB；Label表每个分区约45万条数据，在MaxCompute中占用约5 MB。

您需要在DataWorks中执行SQL命令，将用户表、物料表、Label表从pai_online_project项目同步到自己的MaxCompute中。具体操作步骤如下：

  1. 登录DataWorks控制台。

  2. 在左侧导航栏单击数据开发与治理 > 数据开发。

  3. 选择已创建的DataWorks工作空间后，单击进入数据开发。

  4. 鼠标悬停至新建，选择新建节点 > MaxCompute > ODPS SQL，在弹出的页面中配置节点参数。

    参数

    取值建议

    引擎实例

    选择已创建的MaxCompute引擎。

    节点类型

    ODPS SQL

    路径

    业务流程/Workflow/MaxCompute

    名称

    可自定义名称。

  5. 单击确认。

  6. 在新建节点区域运行以下SQL命令，将用户表、物料表、Label表从pai_online_project项目同步到自己的MaxCompute中。资源组选择已创建的独享资源组。

    • 同步用户表：rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v1

      CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v1
like pai_online_project.rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v1
STORED AS ALIORC  
LIFECYCLE 90;

INSERT OVERWRITE TABLE rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v1
PARTITION(ds='${bdp.system.bizdate}')
SELECT * except(ds)
FROM pai_online_project.rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v1
WHERE ds = '${bdp.system.bizdate}';

    • 同步物料表：rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v1

      CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v1
like pai_online_project.rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v1
STORED AS ALIORC  
LIFECYCLE 90;

INSERT OVERWRITE TABLE rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v1
PARTITION(ds='${bdp.system.bizdate}')
SELECT * except(ds)
FROM pai_online_project.rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v1
WHERE ds = '${bdp.system.bizdate}';

    • 同步Label表：rec_sln_demo_label_table

      CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_sln_demo_label_table
like pai_online_project.rec_sln_demo_label_table
STORED AS ALIORC  
LIFECYCLE 90;

INSERT OVERWRITE TABLE rec_sln_demo_label_table
PARTITION(ds='${bdp.system.bizdate}')
SELECT * except(ds)
FROM pai_online_project.rec_sln_demo_label_table
WHERE ds = '${bdp.system.bizdate}';

      其中，${bdp.system.bizdate}是参数，可以通过补数据执行获取以下三个分区的数据：

      ds=20231022

      ds=20231023

      ds=20231024

  7. 对已同步的表进行补数据操作。

    1. 在DataWorks控制台界面，单击左侧导航栏的数据开发与治理 > 运维中心，在下拉框中选择对应工作空间后，单击进入运维中心。

    2. 在左侧导航栏单击周期任务运维 > 周期任务，进入周期任务页面。

    3. 单击周期任务列表中的目标任务，打开该任务的DAG图。

    4. 右键单击目标节点，选择补数据 > 当前节点，选择相应的补数据模式。

    5. 业务日期选择2023-10-22至2023-10-24，单击确定。

完成上述操作后，您可以在自己的工作空间内查看用户表rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v1、物料表rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v1和Label表rec_sln_demo_label_table，后续的实践操作将以这三张表为例进行说明。

配置数据源

FeatureStore一般需要配置两个数据源：离线数据源（MaxCompute）和在线数据源（Hologres/GraphCompute/TableStore）。本文以MaxCompute和Hologres为例进行说明。

  1. 登录PAI控制台，在左侧导航栏单击数据准备 > 特征平台（FeatureStore）。

  2. 选择工作空间后，单击进入FeatureStore。

  3. 配置MaxCompute数据源。

    1. 单击管理数据源，进入管理数据源页面后单击新建数据源，在弹出的页面中配置MaxCompute数据源具体参数。

      参数

      取值建议

      类型

      MaxCompute

      名称

      可自定义名称。

      MaxCompute项目名

      选择已创建的MaxCompute项目。

    2. 请复制语句并单击立即前往，同步数据至Hologres，在DataWorks执行该语句后，即可完成授权。说明授权操作需要您的账号拥有admin权限，具体操作详情请参见通过命令管理用户权限或通过控制台管理用户权限。

    3. 完成后单击提交。

  4. 配置Hologres数据源。

    1. 单击管理数据源。进入管理数据源页面后单击新建数据源，在弹出的页面中配置Hologres数据源具体参数。

      参数

      取值建议

      类型

      Hologres

      名称

      可自定义名称。

      实例ID

      选择已创建的Hologres实例名称。

      数据库名称

      选择已创建的实例数据库。

    2. 完成后单击提交。

    3. 对Hologres进行授权，具体操作详情请参见配置数据源。

二、创建并注册FeatureStore

您可以根据实际需求选择通过控制台或者SDK两种方式创建并注册FeatureStore。由于后续导出Training Set和同步数据都需要使用SDK，所以如果选择控制台操作的方式，完成控制台配置后，仍需要安装FeatureStore Python SDK。

方式一：控制台操作

  1. 创建FeatureStore项目

    1. 登录PAI控制台，在左侧导航栏单击数据准备>特征平台（FeatureStore）。

    2. 选择工作空间后，单击进入FeatureStore。

    3. 单击新建项目，在弹出的页面中配置项目参数。

      参数

      取值建议

      名称

      可自定义名称。本文以fs_demo为例进行说明。

      描述

      可自定义描述。

      离线数据源（Offline Store）

      选择已创建的MaxCompute数据源。

      在线数据源（Online Store）

      选择已创建的Hologres数据源。

    4. 单击提交，完成FeatureStore项目创建。

  2. 创建特征实体（Feature Entity）

    1. 在FeatureStore项目列表页面，单击项目名称，进入项目详情页面。

    2. 在特征实体页签中单击新建特征实体，在弹出的页面中配置user特征实体参数。

      参数

      取值建议

      特征实体名称

      可自定义名称。本文以user为例进行说明。

      Join Id

      user_id

    3. 单击提交。

    4. 单击新建特征实体，在弹出的页面中配置item特征实体参数。

      参数

      取值建议

      特征实体名称

      可自定义名称。本文以item为例进行说明。

      Join Id

      item_id

    5. 单击提交，完成特征实体创建。

  3. 创建特征视图（Feature View）

    1. 在特征项目详情页面的特征视图页签，单击新建特征视图，在弹出的页面中配置user特征视图参数。

      参数

      取值建议

      视图名称

      可自定义名称。本文以user_table_preprocess_all_feature_v1为例进行说明。

      类型

      离线

      写入方式

      使用离线表

      数据源

      选择已创建的MaxCompute数据源。

      特征表

      选择已准备的用户表rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v1。

      特征字段

      勾选user_id主键。

      同步在线特征表

      是

      特征实体

      user

      特征生命周期（秒）

      保持默认。

    2. 单击提交。

    3. 单击新建特征视图，在弹出的页面中配置item特征视图。

      参数

      取值建议

      视图名称

      可自定义名称。本文以item_table_preprocess_all_feature_v1为例进行说明。

      类型

      离线

      写入方式

      使用离线表

      数据源

      选择已创建的MaxCompute数据源。

      特征表

      选择已准备的物料表rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v1。

      特征字段

      勾选item_id主键。

      同步在线特征表

      是

      特征实体

      item

      特征生命周期（秒）

      保持默认。

    4. 完成后单击提交，完成特征视图创建。

  4. 创建Label表

    1. 在特征项目详情页面的Label表页签，单击新建Label表，在弹出的页面中配置Label表信息。

      参数

      取值建议

      数据源

      选择已创建的MaxCompute数据源。

      表名

      选择已准备的Label表rec_sln_demo_label_table。

    2. 单击提交。

  5. 创建模型特征

    1. 在特征项目详情页面的模型特征页签，单击新建模型特征，在弹出的页面中配置模型特征参数

      参数

      取值建议

      模型特征名

      自定义。本文以fs_rank_v1为例进行说明。

      选择特征

      选择已创建的user特征视图和item特征视图。

      Label表名称

      选择已创建的Label表rec_sln_demo_label_table。

    2. 单击提交，完成模型特征创建。

    3. 在模型特征列表页面，单击已创建模型右侧的详情。

    4. 在弹出的模型特征详情页面的基本信息页签中，可查看导出表名为fs_demo_fs_rank_v1_trainning_set，后续基于该表进行特征生产以及模型训练。

  6. 安装FeatureStore Python SDK，具体操作详情请参见方式二：FeatureStore Python SDK操作。

方式二：FeatureStore Python SDK操作

  1. 登录DataWorks控制台界面。

  2. 在左侧导航栏单击资源组列表。

  3. 在独享资源组页签中，单击相应调度资源后的图标，选择运维助手。

  4. 单击创建命令，在弹出的页面中配置命令参数。

    参数

    取值建议

    命令名称

    可自定义名称。本文以install为例进行说明。

    命令类型

    手动输入（无法使用pip命令安装第三方包）

    命令内容

    /home/tops/bin/pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple https://feature-store-py.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/package/feature_store_py-1.3.1-py3-none-any.whl

    超时时间

    可自定义时间。

  5. 单击创建，完成命令创建。

  6. 单击运行命令，在弹出的页面中单击运行。

  7. 可单击刷新查看最新执行状态，待状态为成功时，即表示完成安装。

使用SDK的具体操作步骤请参见DSW Gallery。

三、导出Training Set并训练模型

  1. 导出Training Set。

    1. 登录DataWorks控制台。

    2. 在左侧导航栏单击数据开发与治理 > 数据开发。

    3. 选择已创建的DataWorks工作空间后，单击进入数据开发。

    4. 鼠标悬停至新建，选择新建节点 > MaxCompute > PyODPS 3，在弹出的页面中配置节点参数。

      参数

      取值建议

      引擎实例

      选择已创建的MaxCompute引擎。

      节点类型

      PyODPS 3

      路径

      业务流程/Workflow/MaxCompute

      名称

      可自定义名称。

    5. 单击确认。

    6. 复制以下内容到脚本中。 

      from feature_store_py.fs_client import FeatureStoreClient
from feature_store_py.fs_project import FeatureStoreProject
from feature_store_py.fs_datasource import LabelInput, MaxComputeDataSource, TrainingSetOutput
from feature_store_py.fs_features import FeatureSelector
from feature_store_py.fs_config import LabelInputConfig, PartitionConfig, FeatureViewConfig
from feature_store_py.fs_config import TrainSetOutputConfig, EASDeployConfig
import datetime
import sys

cur_day = args['dt']
print('cur_day = ', cur_day)
offset = datetime.timedelta(days=-1)
pre_day = (datetime.datetime.strptime(cur_day, "%Y%m%d") + offset).strftime('%Y%m%d')
print('pre_day = ', pre_day)


access_key_id = o.account.access_id
access_key_secret = o.account.secret_access_key
fs = FeatureStoreClient(access_key_id=access_key_id, access_key_secret=access_key_secret, region='cn-beijing')
cur_project_name = 'fs_demo'
project = fs.get_project(cur_project_name)

label_partitions = PartitionConfig(name = 'ds', value = cur_day)
label_input_config = LabelInputConfig(partition_config=label_partitions)

user_partitions = PartitionConfig(name = 'ds', value = pre_day)
feature_view_user_config = FeatureViewConfig(name = 'user_table_preprocess_all_feature_v1',
partition_config=user_partitions)

item_partitions = PartitionConfig(name = 'ds', value = pre_day)
feature_view_item_config = FeatureViewConfig(name = 'item_table_preprocess_all_feature_v1',
partition_config=item_partitions)
feature_view_config_list = [feature_view_user_config, feature_view_item_config]
train_set_partitions = PartitionConfig(name = 'ds', value = cur_day)
train_set_output_config = TrainSetOutputConfig(partition_config=train_set_partitions)


model_name = 'fs_rank_v1'
cur_model = project.get_model(model_name)
task = cur_model.export_train_set(label_input_config, feature_view_config_list, train_set_output_config)
task.wait()
print("task_summary = ", task.task_summary)

    7. 单击右侧调度配置，在弹出的页面中配置调度参数。

      参数

      取值建议

      调度参数

      参数名

      dt

      参数值

      $[yyyymmdd-1]

      资源属性

      调度资源组

      选择已创建的独享资源组。

      调度依赖

      选择已创建的user表和item表。

    8. 节点配置并测试完成后，保存并提交节点配置。

    9. 执行补数据操作。操作详情请参见同步数据表。

  2. （可选）查看导出任务。

    1. 在FeatureStore项目列表页面，单击项目名称，进入项目详情页面。

    2. 在特征实体页签中单击任务中心。

    3. 单击目标任务右侧的详情，即可查看该任务的基本信息、运行配置和任务日志。

  3. 训练模型EasyRec是一个开源的推荐系统框架，可以与FeatureStore无缝衔接，进行训练模型、导出模型、上线模型的操作。推荐您将fs_demo_fs_rank_v1_trainning_set表作为输入，使用EasyRec训练模型。

    from feature_store_py.fs_client import FeatureStoreClient
from feature_store_py.fs_project import FeatureStoreProject
from feature_store_py.fs_datasource import LabelInput, MaxComputeDataSource, TrainingSetOutput
from feature_store_py.fs_features import FeatureSelector
from feature_store_py.fs_config import LabelInputConfig, PartitionConfig, FeatureViewConfig
from feature_store_py.fs_config import TrainSetOutputConfig, EASDeployConfig
import datetime
import sys

cur_day = args['dt']
print('cur_day = ', cur_day)
offset = datetime.timedelta(days=-1)
pre_day = (datetime.datetime.strptime(cur_day, "%Y%m%d") + offset).strftime('%Y%m%d')
print('pre_day = ', pre_day)


access_key_id = o.account.access_id
access_key_secret = o.account.secret_access_key
fs = FeatureStoreClient(access_key_id=access_key_id, access_key_secret=access_key_secret, region='cn-beijing')
cur_project_name = 'fs_demo'
project = fs.get_project(cur_project_name)

label_partitions = PartitionConfig(name = 'ds', value = cur_day)
label_input_config = LabelInputConfig(partition_config=label_partitions)

user_partitions = PartitionConfig(name = 'ds', value = pre_day)
feature_view_user_config = FeatureViewConfig(name = 'user_table_preprocess_all_feature_v1',
partition_config=user_partitions)

item_partitions = PartitionConfig(name = 'ds', value = pre_day)
feature_view_item_config = FeatureViewConfig(name = 'item_table_preprocess_all_feature_v1',
partition_config=item_partitions)
feature_view_config_list = [feature_view_user_config, feature_view_item_config]
train_set_partitions = PartitionConfig(name = 'ds', value = cur_day)
train_set_output_config = TrainSetOutputConfig(partition_config=train_set_partitions)


model_name = 'fs_rank_v1'
cur_model = project.get_model(model_name)
task = cur_model.export_train_set(label_input_config, feature_view_config_list, train_set_output_config)
task.wait()
print("task_summary = ", task.task_summary)

    更多EasyRec相关的问题，请通过钉钉群（32260796）加入阿里云人工智能平台PAI咨询群联系我们。

四、上线模型

训练并导出模型后，可以进行部署和上线的操作。如果是自建推荐系统，FeatureStore提供FeatureStore Python/Go/Cpp/Java SDK，可以与各式各样的自建推荐系统进行衔接。您也可以通过钉钉群（32260796）联系我们咨询和商讨具体方案。如果是阿里云系列产品，可以和FeatureStore无缝衔接，快速搭建推荐系统上线。

本文以阿里云系列产品为例介绍上线模型操作。

步骤一：例行同步数据节点

上线前需要将数据同步节点例行，即例行将数据从离线数据源同步到在线数据源中，在线会实时地从在线数据源中读取。本示例需要将user特征表和item特征表提交例行，具体操作如下。

  1. 登录DataWorks控制台。

  2. 在左侧导航栏单击数据开发与治理 > 数据开发。

  3. 选择已创建的DataWorks工作空间后，单击进入数据开发。

  4. 同步例行user表（user_table_preprocess_all_feature_v1）。

    1. 鼠标悬停至新建，选择新建节点 > MaxCompute > PyODPS 3。

    2. 复制以下内容到脚本中，完成user_table_preprocess_all_feature_v1例行同步。

      from feature_store_py.fs_client import FeatureStoreClient
import datetime
from feature_store_py.fs_datasource import MaxComputeDataSource
import sys

cur_day = args['dt']
print('cur_day = ', cur_day)

access_key_id = o.account.access_id
access_key_secret = o.account.secret_access_key
fs = FeatureStoreClient(access_key_id=access_key_id, access_key_secret=access_key_secret, region='cn-beijing')
cur_project_name = 'fs_demo'
project = fs.get_project(cur_project_name)

feature_view_name = 'item_table_preprocess_all_feature_v1'
batch_feature_view = project.get_feature_view(feature_view_name)
task = batch_feature_view.publish_table(partitions={'ds':cur_day}, mode='Overwrite')
task.wait()
task.print_summary()

    3. 单击右侧调度配置，在弹出的页面中配置调度参数。

      参数

      取值建议

      调度参数

      参数名

      dt

      参数值

      $[yyyymmdd-1]

      资源属性

      调度资源组

      选择已创建的独享资源组。

      调度依赖

      选择已创建的user表。

    4. 节点配置并测试完成后，保存并提交节点配置。

    5. 执行补数据操作。操作详情请参见同步数据表。

  5. 同步例行item表（item_table_preprocess_all_feature_v1）。

    1. 鼠标悬停至新增，选择新建节点 > MaxCompute > PyODPS 3，在弹出的页面中配置节点参数。

    2. 复制以下内容到脚本中，完成item_table_preprocess_all_feature_v1例行同步。

      from feature_store_py.fs_client import FeatureStoreClient
import datetime
from feature_store_py.fs_datasource import MaxComputeDataSource
import sys

cur_day = args['dt']
print('cur_day = ', cur_day)

access_key_id = o.account.access_id
access_key_secret = o.account.secret_access_key
fs = FeatureStoreClient(access_key_id=access_key_id, access_key_secret=access_key_secret, region='cn-beijing')
cur_project_name = 'fs_demo'
project = fs.get_project(cur_project_name)

feature_view_name = 'item_table_preprocess_all_feature_v1'
batch_feature_view = project.get_feature_view(feature_view_name)
task = batch_feature_view.publish_table(partitions={'ds':cur_day}, mode='Overwrite')
task.wait()
task.print_summary()

    3. 单击右侧调度配置，在弹出的页面中配置调度参数。

      参数

      取值建议

      调度参数

      参数名

      dt

      参数值

      $[yyyymmdd-1]

      资源属性

      调度资源组

      选择已创建的独享资源组。

      调度依赖

      选择已创建的item表。

    1. 节点配置并测试完成后，保存并提交节点配置。

    2. 执行补数据操作。操作详情请参见同步数据表。

  6. 同步完成后，可以在Hologres中查看最新同步的特征。

步骤二：创建与部署EAS模型服务

模型服务是为了接收推荐引擎的请求，根据请求对对应的item进行打分，返回分数。其中EasyRec Processor内部包含了FeatureStore Cpp SDK，可以实现低延时、高性能的取特征操作，EasyRec Processor从Feature Store Cpp SDK取完特征后，送入到模型进行推理，拿到打分后返回给推荐引擎。

部署模型服务的流程如下。

  1. 登录DataWorks控制台。

  2. 在左侧导航栏单击数据开发与治理 > 数据开发。

  3. 选择已创建的DataWorks工作空间后，单击进入数据开发。

  4. 鼠标悬停至新增，选择新建节点 > MaxCompute > PyODPS 3。

  5. 复制以下内容到脚本中。

  6. 单击右侧调度配置，在弹出的页面中配置调度参数。

    参数

    取值建议

    调度参数

    参数名

    dt

    参数值

    $[yyyymmdd-1]

    资源属性

    调度资源组

    选择已创建的独享资源组。

    调度依赖

    选择对应的训练任务和item_table_preprocess_all_feature_v1。

  7. 节点配置并测试完成后，运行查看部署情况。

  8. 部署完成后，注释掉第34行代码，并将37行取消注释，提交任务例行。

  9. （可选）您可以在EAS模型在线服务页面的推理服务页签，查看已部署的服务。操作详情请参见服务部署：控制台。

  10. （可选）当使用 Hologres 等只能通过指定 VPC 访问的数据源时，需要打通 EAS 和对应数据源的 VPC 网络。例如，当使用 Hologres 时，可以在 Hologres 的网络信息页面看到指定 VPC 对应的 VPC ID，交换机 ID 等信息，需要在 EAS 服务页面的右上角点击配置高速链接按钮，填入对应的 VPC ID 和交换机 ID，最后还需要填写安全组名称，可以选择已有安全组或者新建安全组，注意其放行的端口要符合 Hologres 链接的要求，一般 Hologres 链接使用80端口，因此选择的安全组需要开放80端口才能正常连接。都填写完成后，单击确定，待服务正常更新完成后即可使用。

步骤三：配置PAI-REC

PAI-REC是推荐引擎服务，其中集成了FeatureStore的Go SDK，可以与FeatureStore和EAS无缝衔接。

具体配置步骤如下。

  1. 配置FeatureStoreConfs。

    • RegionId：修改为产品实际所在区域，此处以cn-beijing为例。

    • ProjectName：已创建的FeatureStore项目名称，fs_demo。

          "FeatureStoreConfs": {
        "pairec-fs": {
            "RegionId": "cn-beijing",
            "AccessId": "${AccessKey}",
            "AccessKey": "${AccessSecret}",
            "ProjectName": "fs_demo"
        }
    },

  2. 配置FeatureConfs。

    • FeatureStoreName ：和上一步FeatureStoreConfs中的设置pairec-fs保持一致。

    • FeatureStoreModelName ：已创建的模型特征名称，fs_rank_v1。

    • FeatureStoreEntityName ：已创建的特征实体名称，user。表示让PAI-REC中的FeatureStore Go SDK来取模型fs_rank_v1中特征实体为user侧的特征。

          "FeatureConfs": {
        "recreation_rec": {
            "AsynLoadFeature": true,
            "FeatureLoadConfs": [
                {
                    "FeatureDaoConf": {
                        "AdapterType": "featurestore",
                        "FeatureStoreName": "pairec-fs",
                        "FeatureKey": "user:uid",
                        "FeatureStoreModelName": "fs_rank_v1",
                        "FeatureStoreEntityName": "user",
                        "FeatureStore": "user"
                    }
                }
            ]
        }
    },

  3. 配置AlgoConfs。此配置代表告诉PAI-REC去连接哪一个EAS模型打分服务。

    • Name：和部署的EAS服务名称一致。

    • Url和Auth：EAS服务给出的信息，您可以在EAS模型在线服务页面单击服务名称，然后在服务详情页签单击查看调用信息获取URL和Token。更多详细配置可参见PAI-Rec和EAS常见问题。

     {
 "Name": "fs_demo_v1",
 "Type": "EAS",
 "EasConf": {
 "Processor": "EasyRec",
 "Timeout": 300,
 "ResponseFuncName": "easyrecMutValResponseFunc",
 "Url": "eas_url_xxx",
 "EndpointType": "DIRECT",
 "Auth": "eas_token"
 }
 }
 ],

  4. 配置完成后，关于如何使用PAI-REC，请参见什么是推荐系统开发平台PAI-Rec。

相关文档

更多关于FeatureStore的信息，请参见用FeatureStore管理特征。

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