Train models using the Databricks Feature Store | Databricks on AWS [2022/9/23時点]の翻訳です。

本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。

本書では、Databricks Feature Storeの特徴量を用いてどの様にモデルをトレーニングするのかを説明します。最初に、どの様に特徴量を使用し、joinするのかを定義するトレーニングデータセットを作成する必要があります。そして、モデルをトレーニングを行う際にモデルは特徴量へのリファレンスを保持します。

推論にモデルを使う際、Feature Storeから特徴量を主翼させる様に選択することができます。また、モデルをサーバレスリアルタイム推論あるいは、DatabricksのクラシックMLflowモデルサービングでサーブすることもでき、その際には、オンラインストアに公開されている特徴量を自動で検索します。

注意
現時点では、Feature StoreはUnity Catalogメタストアをサポートしていません。Unity Catalogが有効化されたワークスペースでは、特徴量テーブルはデフォルトのHiveメタストアにのみ書き込むことができます。

トレーニングデータセットの作成

モデルとレーングで特徴量テーブルから特定の特徴量を選択するには、FeatureStoreClient.create_training_setAPIとFeatureLookupというオブジェクトを用いてトレーニングデータセットを作成します。FeatureLookupは、トレーニングセットで使用するそれぞれの特徴量を、特徴量テーブルの名前、特徴量の名前、FeatureStoreClient.create_training_setに渡されるデータフレームと特徴量テーブルをjoinする際のキーを用いて指定します。

FeatureLookupを作成する際にはfeature_namesパラメーターを使用します。feature_namesは、トレーニングセットを作成する時点での特徴量テーブルを検索するために、単一の特徴量の名前、特徴量名のリスト、None(主キーを除くすべての特徴量)を受け取ります。

本書には、両方のバージョンの構文に対するコードサンプルが含まれています。

この例では、trainingSet.load_dfによって返却されるデータフレームには、feature_lookupsに含まれているそれぞれの特徴量のカラムが含まれています。FeatureStoreClient.create_training_setに渡されるデータフレームに対して、exclude_columnsを用いて除外されたカラムを除くすべてのカラムを保持します。

Python

from databricks.feature_store import FeatureLookup

# The model training uses two features from the 'customer_features' feature table and
# a single feature from 'product_features'
feature_lookups = [
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.customer_features',
      feature_names = ['total_purchases_30d', 'total_purchases_7d'],
      lookup_key = 'customer_id'
    ),
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.product_features',
      feature_names = ['category'],
      lookup_key = 'product_id'
    )
  ]

fs = FeatureStoreClient()

# Create a training set using training DataFrame and features from Feature Store
# The training DataFrame must contain all lookup keys from the set of feature lookups,
# in this case 'customer_id' and 'product_id'. It must also contain all labels used
# for training, in this case 'rating'.
training_set = fs.create_training_set(
  df=training_df,
  feature_lookups = feature_lookups,
  label = 'rating',
 exclude_columns = ['customer_id', 'product_id']
)

training_df = training_set.load_df()

検索キーが主キーにマッチしない際にトレーニングデータセットを作成

トレーニングセットのカラム名のFeatureLookupで引数lookup_keyを使います。FeatureStoreClient.create_training_setは、特徴量テーブルが作成された際に指定された主キーの順序を用いて、lookup_key引数で指定されたトレーニングセットのカラム間の順序ありjoinを行います。

この例では、recommender_system.customer_featuresには以下の主キーがあります: customer_id, dt。

recommender_system.product_features特徴量テーブルには、主キーproduct_idがあります。

training_dfに以下のカラムがある場合、

cid
transaction_dt
product_id
rating

以下のコードは、TrainingSetに対して適切な特徴量検索を行います。

Python

feature_lookups = [
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.customer_features',
      feature_names = ['total_purchases_30d', 'total_purchases_7d'],
      lookup_key = ['cid', 'transaction_dt']
    ),
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.product_features',
      feature_names = ['category'],
      lookup_key = 'product_id'
    )
  ]

FeatureStoreClient.create_training_setが呼び出されると、left joinを行い、recommender_system.customer_featuresとtraining_dfとを、以下のコードの様に(transaction_dt,cid)に対応するキー(customer_id,dt)を用いてテーブルをjoinします。

Python

customer_features_df = spark.sql("SELECT * FROM recommender_system.customer_features")
product_features_df = spark.sql("SELECT * FROM recommender_system.product_features")

training_df.join(
  customer_features_df,
  on=[training_df.cid == customer_features_df.customer_id,
      training_df.transaction_dt == customer_features_df.dt],
  how="left"
).join(
  product_features_df,
  on="product_id",
  how="left"
)

異なる特徴量テーブルから同じ名前を持つ二つの特徴量を含むトレーニングデータセットを作成

FeatureLookupでオプションの引数output_nameを使います。指定される名前がTrainingSet.load_dfで返却されるデータフレームの特徴量名として使用されます。例えば、以下のコードでは、training_set.load_dfによって返却されるデータフレームには、カラムcustomer_heightとproduct_heightが含まれています。

注意
子もデータフレームにおけるlookup_keyカラムの型は、参照する特徴量テーブルの主キーの型と一致する必要があります。

Python

feature_lookups = [
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.customer_features',
      feature_names = ['height'],
      lookup_key = 'customer_id',
      output_name = 'customer_height',
    ),
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.product_features',
      feature_names = ['height'],
      lookup_key = 'product_id',
      output_name = 'product_height'
    ),
  ]

fs = FeatureStoreClient()

with mlflow.start_run():
  training_set = fs.create_training_set(
    df,
    feature_lookups = feature_lookups,
    label = 'rating',
    exclude_columns = ['customer_id']
  )
  training_df = training_set.load_df()

教師なし機械学習モデルのトレーニングデータセットを作成

教師なし機械学習モデルのトレーニングセットを作成する際には、label=Noneを設定します。例えば、以下のトレーニングセットは異なる顧客を彼らの興味に基づいてグルーピングするために使用することができます。

Python

feature_lookups = [
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.customer_features',
      feature_names = ['interests'],
      lookup_key = 'customer_id',
    ),
  ]

fs = FeatureStoreClient()
with mlflow.start_run():
  training_set = fs.create_training_set(
    df,
    feature_lookups = feature_lookups,
    label = None,
    exclude_columns = ['customer_id']
  )

  training_df = training_set.load_df()

特徴量テーブルを用いたモデルのトレーニングとバッチ推論の実行

Feature Storeの特徴量を用いてモデルをトレーニングする際、モデルは特徴量へのリファレンスを保持します。推論にモデルを使う際、Feature Storeから特徴量を取得する様にすることができます。モデルで使用される特徴量の主キーを指定する必要があります。モデルはワークスペースのFeature Storeから必要な特徴量を取得します。スコアリングの過程で必要に応じて特徴量をjoinします。

推論の際に特徴量検索をサポートするためには:

FeatureStoreClient.log_modelを用いてモデルを記録する必要があります。
モデルをトレーニングするために、TrainingSet.load_dfで返却されるデータフレームを使う必要があります。モデルトレーニングを行う前に、何かしらの方法でこのデータフレームを編集した場合には、推論にモデルを使う際にその変更は適用されません。これは、モデルのパフォーマンスを引き下げます。
モデルの型は対応するMLflowのpython_flavorが存在する必要があります。MLflowでは、以下の様に大部分のPythonモデルトレーニングフレームワークをサポートしています。
- scikit-learn
- keras
- PyTorch
- SparkML
- LightGBM
- XGBoost
- TensorFlow Keras (python_flavor mlflow.kerasを使用)
カスタムのMLflow pyfuncモデル

Python

# Train model
import mlflow
from sklearn import linear_model

feature_lookups = [
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.customer_features',
      feature_names = ['total_purchases_30d'],
      lookup_key = 'customer_id',
    ),
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.product_features',
      feature_names = ['category'],
      lookup_key = 'product_id'
    )
  ]


fs = FeatureStoreClient()

with mlflow.start_run():

  # df has columns ['customer_id', 'product_id', 'rating']
  training_set = fs.create_training_set(
    df,
    feature_lookups = feature_lookups,
    label = 'rating',
    exclude_columns = ['customer_id', 'product_id']
  )

  training_df = training_set.load_df().toPandas()

  # "training_df" columns ['total_purchases_30d', 'category', 'rating']
  X_train = training_df.drop(['rating'], axis=1)
  y_train = training_df.rating

  model = linear_model.LinearRegression().fit(X_train, y_train)

  fs.log_model(
    model,
    "recommendation_model",
    flavor=mlflow.sklearn,
    training_set=training_set,
    registered_model_name="recommendation_model"
  )

# Batch inference

# If the model at model_uri is packaged with the features, the FeatureStoreClient.score_batch()
# call automatically retrieves the required features from Feature Store before scoring the model.
# The DataFrame returned by score_batch() augments batch_df with
# columns containing the feature values and a column containing model predictions.

fs = FeatureStoreClient()

# batch_df has columns ‘customer_id’ and ‘product_id’
predictions = fs.score_batch(
    model_uri,
    batch_df
)

# The ‘predictions’ DataFrame has these columns:
# ‘customer_id’, ‘product_id’, ‘total_purchases_30d’, ‘category’, ‘prediction’

特徴量メタデータがパッケージングされたモデルのスコアリングの際にカスタム特徴量を使用

デフォルトでは、特徴量メタデータがパッケージングされたモデルは、推論時にFeature Storeから特徴量を取得します。スコアリングでカスタムの特徴量を使う際には、FeatureStoreClient.score_batch()に渡すデータフレームにそれらを含めます。

例えば、モデルにこれらの2つの特徴量をパッケージングするとします。

Python

feature_lookups = [
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.customer_features',
      feature_names = ['account_creation_date', 'num_lifetime_purchases'],
      lookup_key = 'customer_id',
    ),
  ]

推論時には、account_creation_dateというカラムを含むデータフレームに対してFeatureStoreClient.score_batchを呼び出すことで、特徴量account_creation_dateに対するカスタムの値を指定することができます。この場合、APIはFeature Storeから特徴量num_lifetime_purchasesのみを検索し、モデルスコアリングには提供されたカスタムのaccount_creation_dateも使用します。

Python

# batch_df has columns ['customer_id', 'account_creation_date']
predictions = fs.score_batch(
  'models:/ban_prediction_model/1',
  batch_df
)

Feature Storeの特徴量とFeature Store外のデータを組み合わせてモデルをトレーニング、スコアリングする

Feature Storeの特徴量とFeature Store外のデータを組み合わせてモデルをトレーニングすることができます。特徴量のメタデータをモデルにパッケージングすると、モデルは推論時にFeature Storeから特徴量を取得します。

モデルをトレーニングするには、FeatureStoreClient.create_training_setに渡すデータフレームにカラムとして追加のデータを含めます。このサンプルでは、Feature Storeからの特徴量total_purchases_30dと、追加のカラムbrowserを使用します。

Python

feature_lookups = [
    FeatureLookup(
      table_name = 'recommender_system.customer_features',
      feature_names = ['total_purchases_30d'],
      lookup_key = 'customer_id',
    ),
  ]

fs = FeatureStoreClient()

# df has columns ['customer_id', 'browser', 'rating']
training_set = fs.create_training_set(
  df,
  feature_lookups = feature_lookups,
  label = 'rating',
  exclude_columns = ['customer_id']  # 'browser' is not excluded
)

推論の際、FeatureStoreClient.score_batchで使用されるデータフレームにはカラムbrowserを含める必要があります。

Python

# At inference, 'browser' must be provided
# batch_df has columns ['customer_id', 'browser']
predictions = fs.score_batch(
  model_uri,
  batch_df
)

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