《Amazon SageMaker Feature Store 开源项目启动与配置教程》

1. 项目的目录结构及介绍

该开源项目为 Amazon SageMaker Feature Store 的端到端工作坊。项目的目录结构如下：

amazon-sagemaker-feature-store-end-to-end-workshop/
├── notebooks/                     # Jupyter 笔记本目录
│   ├── data_preparation.ipynb     # 数据准备
│   ├── feature_engineering.ipynb  # 特征工程
│   ├── model_training.ipynb       # 模型训练
│   └── model_deployment.ipynb     # 模型部署
├── data/                         # 数据集目录
│   ├── training_data.csv         # 训练数据
│   └── test_data.csv             # 测试数据
├── feature_store/                # 特征存储相关代码和配置
│   ├── feature_group.yaml        # 特征组配置文件
│   └── feature_group_processor.py # 特征组处理脚本
├── models/                       # 模型目录
│   └── model_server.py           # 模型服务器代码
├── requirements.txt              # 项目依赖
└── workshop_setup.sh             # 工作坊环境设置脚本

以下是各个目录的简要介绍：

• notebooks/：包含项目中的 Jupyter 笔记本，涵盖数据准备、特征工程、模型训练和模型部署等步骤。
• data/：存放项目的训练数据和测试数据。
• feature_store/：包含特征存储的配置文件和特征组处理脚本。
• models/：包含模型服务器代码，用于部署和提供模型服务。
• requirements.txt：列出项目所需的 Python 包依赖。
• workshop_setup.sh：脚本用于设置工作坊环境。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过执行 workshop_setup.sh 脚本来完成的。该脚本的主要功能如下：

• 设置 Python 环境和所需的依赖包。
• 配置 AWS Sagemaker 环境。
• 准备数据集和特征存储的必要配置。

在命令行中执行以下命令来启动项目：

./workshop_setup.sh

执行此脚本后，项目环境将准备好，可以开始运行 Jupyter 笔记本中的各个步骤。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要集中在 feature_store/feature_group.yaml 文件中，此文件定义了特征组的配置。以下是配置文件的主要内容：

FeatureGroup:
  FeatureGroupName: "your-feature-group-name"
  RecordCreationTimeFeatureName: "record CreationTime"
  EventTimeFeatureName: "event_time"
  FeatureDefinitions:
    - FeatureName: "feature1"
      FeatureType: "String"
      Description: "Feature 1 Description"
    - FeatureName: "feature2"
      FeatureType: "Integer"
      Description: "Feature 2 Description"
    # ... 更多特征定义

在这个文件中，您需要指定特征组的名称、记录创建时间的特征名称、事件时间的特征名称以及各个特征的名称、类型和描述。

确保正确配置此文件，因为它是特征存储中数据模型的重要组成部分。