自动化特征工程平台部署方案：从容器化到微服务架构的完整路径

自动化特征工程平台部署方案：从容器化到微服务架构的完整路径

随着大模型训练规模的不断扩张，特征工程的重要性日益凸显。本文将分享一套完整的自动化特征工程平台部署方案，涵盖从本地开发到生产环境的全生命周期管理。

架构设计

采用微服务架构，核心组件包括：

• 特征提取服务（Feature Extraction Service）
• 特征存储服务（Feature Store Service）
• 数据预处理服务（Data Preprocessing Service）
• 特征版本管理服务（Feature Versioning Service）

容器化部署步骤

# 1. 构建Docker镜像
$ docker build -t feature-engineering-platform:latest .

# 2. 创建docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  feature-extraction:
    image: feature-engineering-platform:latest
    ports:
      - "5001:5000"
    volumes:
      - ./data:/app/data

核心代码示例

from flask import Flask, request
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

@app.route('/extract_features', methods=['POST'])
def extract_features():
    data = request.json
    df = pd.DataFrame(data['data'])
    # 特征工程逻辑
    features = df.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist()
    return {'features': features}

部署验证

通过以下命令验证服务是否正常运行：

$ docker-compose up -d
$ curl http://localhost:5001/extract_features

该方案支持快速迭代和扩展，适合中大型团队使用。