feast-dev/feast

Loading 600K features from a parquet file

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#4,589 opened on 2024年9月30日

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説明

Context

Given the sample files from the OpenShift AI tutorial - Fraud detection example, repo link, including 600,000 rows modelling a fraud detection dataset.

Objective

I want to model the same training dataset as a Feast offline store using a FileSource and then fetch all the historical features at once.

See all the details to replicate the issue here: https://github.com/dmartinol/feast_issue_600K

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonpandas
領域
datamachine learning
Issue 種別
bug
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-3 hours
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
active
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
mostly clear
前提条件
Understanding of Feast's FileSourceExperience with large parquet datasetsKnowledge of Python and pandas
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40
調査方針
Review the reproduction repository at https://github.com/dmartinol/feast issue 600K for exact steps and configuration. Investigate the Feast FileSource and offline store code in the feast dev/feast repository, specifically the handling of parquet files with many columns. Check any comments in the issue for additional context from the assignee.