Platform For AI：配置 FeatureStore 專案

前提條件

• 已建立離線和線上資料來源，操作詳情請參見配置資料來源。

• 已將Label表格儲存體於離線資料來源中。

  Label表是模型訓練時Label所在的表，帶有模型訓練目標和特徵實體的JoinId。在推薦情境中一般是由行為表通過group by user_id/item_id/request_id等操作得到。

  Label表示例（點擊查看詳情）

  以下為建立一個樣本Label表的建表語句，您可以參考以下建表命令對應的表結構瞭解Label表的常見欄位。

  CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_sln_demo_fs_rec_sln_demo_sorting_label_table_v3 
  (
      request_id string
      ,user_id string
      ,page string
      ,net_type string
      ,day_h bigint COMMENT '行為發生在當天的第幾小時'
      ,week_day bigint COMMENT '行為發生在當前周的第幾天'
      ,day_min string
      ,event_unix_time bigint
      ,item_id string
      ,playtime double
      ,is_click BIGINT
      ,ln_playtime DOUBLE
      ,is_praise BIGINT
  )
  PARTITIONED BY 
  (
      ds string
  )
  LIFECYCLE 90
  ;

建立專案

1. 進入特徵平台頁面。

   1. 登入PAI控制台，在左側導覽列單擊資料準備 > 特徵平台（FeatureStore）。

   2. 在右側頁面中選擇工作空間後單擊進入FeatureStore。

2. 單擊建立專案，在彈出的頁面中設定項目參數。

   其中關鍵參數如下。

   參數	說明
   離線資料來源	選擇已建立的離線資料來源。
   線上資料來源	選擇已建立的線上資料來源。
   離線資料表生命週期	通過FeatureStore自動建立、儲存於離線資料來源MaxCompute中的表的生命週期。

3. 單擊提交，完成專案建立。

建立特徵實體

特徵實體（FeatureEntity）代表了一組特徵表的集合，以推薦系統情境為例，可以設定兩個特徵實體user和item。

1. 在特徵專案列表中，單擊特徵專案名稱，進入專案詳情頁面。

2. 在特徵實體頁簽中單擊建立實體，在彈出的頁面中配置特徵實體參數。

   其中關鍵參數配置指導如下。

   參數	說明
   特徵實體名稱	自訂。以推薦情境為例，可配置兩個特徵實體，名稱分別為user、item。
   Join Id	Join Id是關聯特徵視圖到特徵實體的特徵表欄位，每個特徵實體都會有一個Join Id , 通過Join Id可以關聯多個特徵視圖的特徵。 說明 每一個特徵視圖都有一個主鍵（索引鍵）來擷取其下面的特徵資料，但是特徵視圖的索引鍵可以和JoinId的名稱不一致。 以推薦情境為例，Join Id可以配置為user表和item表的主鍵user_id、item_id。

3. 單擊提交，完成建立。

建立特徵視圖

特徵視圖（FeatureView）是一組特徵，包含一組特徵以及這些特徵的衍生特徵的資訊。一個特徵視圖是特徵實體的全量特徵集合的一個子集，離線特徵表和線上特徵表的映射。

1. 在特徵專案詳情頁面的特性視圖頁簽，單擊建立特徵視圖。

2. 在彈出的頁面中配置視圖參數，完成後單擊提交，完成視圖建立。

   • 建立離線特徵視圖：將離線特徵資料註冊FeatureStore中。

   • 建立線上特徵視圖：將即時特徵資料註冊FeatureStore中。關於即時特徵更詳細的內容介紹，請參見即時特徵內容介紹。

   離線視圖與線上視圖的核心配置參數請參見下文。