Feast项目中BigQuery离线存储配置的billing_project_id问题解析
问题背景
在Feast项目中使用BigQuery作为离线存储时,当配置中包含billing_project_id参数时,系统会抛出错误。这个问题主要出现在Feast 0.37和0.40版本中,影响了Mac(M1)平台的用户。
技术细节分析
该问题的核心在于Pydantic验证逻辑的实现方式。在Feast的SDK代码中,BigQuery离线存储配置类(BigQueryOfflineStoreConfig)包含对billing_project_id参数的验证逻辑。当用户指定了billing_project_id时,系统会检查是否同时配置了project_id。
在Pydantic 1.x版本中,验证器可以直接通过values字典访问其他字段的值。但在升级到Pydantic 2.x后,values字典的结构发生了变化,现在需要通过values.data来访问这些字段值。
问题根源
具体来说,在sdk/python/feast/infra/offline_stores/bigquery.py文件的第107行附近,验证器期望project_id存在于values字典中。然而在Pydantic 2.9.2版本中,这些字段值实际上存储在values.data属性下。
这种版本差异导致了验证逻辑无法正确获取project_id的值,从而抛出错误。这是一个典型的向后兼容性问题,在库升级过程中经常遇到。
解决方案
正确的实现方式应该是修改验证器逻辑,通过values.data来访问project_id字段。具体代码应该调整为:
def project_id_exists(cls, v, values, **kwargs):
if v and not values.data.get("project_id"):
raise ValueError(
"please specify project_id if billing_project_id is specified"
)
return v
这种修改保持了原有的业务逻辑,同时适配了Pydantic 2.x的新API。
影响范围
这个问题主要影响:
- 使用BigQuery作为离线存储的用户
- 在配置中指定了billing_project_id参数的情况
- 运行在Pydantic 2.x环境下的Feast实例
对于不使用billing_project_id或者仍在使用Pydantic 1.x的用户,不会遇到这个问题。
最佳实践建议
对于遇到此问题的用户,建议:
- 检查当前使用的Pydantic版本
- 如果使用Pydantic 2.x,可以考虑临时降级到1.x版本
- 或者等待Feast官方发布包含修复的版本
- 在本地修改验证器逻辑作为临时解决方案
对于项目维护者,建议在代码中加入版本检测逻辑,以兼容不同版本的Pydantic API,提高代码的健壮性。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0298- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









