ML 플랫폼 실습 03. 같은 사용자 피처를 과거와 현재에서 조회하기

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과거 예측에 현재 평점 수를 쓰면 미래 정보 누수다. 피처 스토어는 값과 당시 이용 가능 시점을 다룬다.

영화 평점으로 사용자 평균과 건수를 계산한 뒤 Feast SDK로 등록, 과거 조회, materialization과 온라인 조회를 실행한다.

영화 데이터에서 피처 정의 만들기

영화 추천 과정의 data/movies가 필요하다. 없다면 먼저 movies prepare를 실행한다.

uv run --extra feast ml-labs tools feast init --data data/movies --output integrations/feast
uv run --extra feast ml-labs tools feast run --repo integrations/feast --action apply

feature_store.yaml, features.py, 피처 Parquet와 메타데이터를 만든다. 기존 정의를 덮어쓰지 않으므로 재실행에는 새 출력 폴더를 쓴다.

학습 이벤트를 사용자별 시간순으로 누적해 average_rating, ratings_count를 만들고 검증, 테스트 평점은 제외한다.

SVD는 사용자 점수 행렬을 쓰므로 피처 조회로 가중치가 바뀌지 않는다. 통합 운영 과정의 API는 Feast 평점 수와 관측 시점으로 추천을 분기하고 모델, 피처 지문, 누락과 최신성을 검사한다.

먼저 온라인 조회가 실패하는지 보기

uv run --extra feast ml-labs tools feast run --repo integrations/feast --action online --user-id u007

materialization 전에는 오류가 나야 한다. 정의 등록 apply와 온라인 값 채우기는 별개이며 누락을 0이나 빈 정상 결과로 바꾸면 문제를 숨긴다.

과거 시점 조회

uv run --extra feast ml-labs tools feast run --repo integrations/feast --action historical --user-id u007

기준 시점별로 조회해 첫 평점 전에는 값이 없고 이후에는 누적 건수가 늘어나는지 확인한다.

Feast 과거 조회가 시간 의미를 자동 해결하지는 않는다. 이 실습은 이벤트 즉시 사용을 가정하므로 실데이터의 수집 지연, 정정, backfill에는 이벤트 시점과 사용 가능 시점을 구분한다.

일부 시점까지만 온라인으로 채우기

uv run --extra feast ml-labs tools feast run --repo integrations/feast --action materialize --end-date "2025-01-05T00:00:00+00:00"
uv run --extra feast ml-labs tools feast run --repo integrations/feast --action online --user-id u007

생성 이벤트는 2025년 1월 시작하며 기본 데이터의 u007은 해당 시점까지 5건이다. 데이터 변경 시 원천 이벤트와 대조한다.

uv run --extra feast ml-labs tools feast run --repo integrations/feast --action materialize
uv run --extra feast ml-labs tools feast run --repo integrations/feast --action online --user-id u007

학습 평점 14건만 반영하며 검증, 테스트를 포함한 18건은 아니다.

온라인 저장소는 로컬 SQLite다. Redis 없는 흐름 확인용이며 운영 수준의 처리량, 지연 검증은 아니다.

피처 조회에 필요한 기록

FeatureView TTL과 온라인 키 만료는 다르다. 최신성, 지연 이벤트와 누락 처리 정책을 정한다.

라우터와 순위 모델의 구분

평점 수 라우터는 통합 운영 과정에서 실행한다. 평균 평점, 장르 선호도를 쓰는 순위 모델은 제외했으며 연결하려면 피처 계약, 학습, 서빙 변환을 함께 바꿔야 한다.

이전: 객체 탐지 / 다음: 파이프라인

실행 코드는 실습 저장소에서 내려받는다. 원본 가이드