Johdanto Apache Airflow'hun
Apache Airflow on alusta monimutkaisten työnkulkujen orkestrointiin — riippuvaisten tehtävien automatisointiin ja ajoittamiseen data- ja koneoppimisputkissa.
Airflow järjestää työnkulut suunnattuina syklittöminä graafeina (DAG), joissa jokainen solmu edustaa tehtävää ja reunat määrittävät niiden väliset riippuvuudet. Tämä varmistaa, että jokainen tehtävä suoritetaan oikeassa järjestyksessä — esimerkiksi mallin koulutusvaihe voi alkaa vasta, kun datan esikäsittely on valmis.
Airflown ajastin suorittaa nämä tehtävät automaattisesti määritellyn aikataulun mukaisesti, mikä takaa johdonmukaisuuden ja toistettavuuden. Insinöörit voivat helposti suorittaa epäonnistuneet tehtävät uudelleen, seurata etenemistä Airflow-käyttöliittymässä ja laajentaa työnkulkuja projektien kasvaessa.
Airflow mahdollistaa toistettavat, automatisoidut työnkulut data- ja koneoppimistehtäville. Tutustu viralliseen Airflow-dokumentaatioon ja yhteisön esimerkkeihin syventääksesi ymmärrystäsi työnkulkujen orkestroinnista tuotantoympäristöissä.
Perus DAG-esimerkki
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
def print_hello():
print("Hello from Airflow DAG!")
default_args = {
"owner": "mlops_engineer",
"retries": 1,
"retry_delay": timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
"hello_airflow_example",
default_args=default_args,
description="A simple DAG example",
schedule_interval=timedelta(days=1),
start_date=datetime(2024, 6, 1),
catchup=False,
)
hello_task = PythonOperator(
task_id="say_hello",
python_callable=print_hello,
dag=dag,
)
Airflow on työnkulkujen orkestroinnin selkäranka MLOpsissa. Sen avulla voidaan automatisoida uudelleenkoulutus, datan sisäänluku ja arviointi — kaikki määritelty Python-koodina ja suoritettu järjestyksessä.
Tutustu viralliseen Airflow-dokumentaatioon esimerkkeihin tuotantotason DAG:eista ja vinkkeihin Airflow-ympäristöjen skaalaamiseen.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 6.67Johdanto Apache Airflow'hun
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Apache Airflow on alusta monimutkaisten työnkulkujen orkestrointiin — riippuvaisten tehtävien automatisointiin ja ajoittamiseen data- ja koneoppimisputkissa.
Airflow järjestää työnkulut suunnattuina syklittöminä graafeina (DAG), joissa jokainen solmu edustaa tehtävää ja reunat määrittävät niiden väliset riippuvuudet. Tämä varmistaa, että jokainen tehtävä suoritetaan oikeassa järjestyksessä — esimerkiksi mallin koulutusvaihe voi alkaa vasta, kun datan esikäsittely on valmis.
Airflown ajastin suorittaa nämä tehtävät automaattisesti määritellyn aikataulun mukaisesti, mikä takaa johdonmukaisuuden ja toistettavuuden. Insinöörit voivat helposti suorittaa epäonnistuneet tehtävät uudelleen, seurata etenemistä Airflow-käyttöliittymässä ja laajentaa työnkulkuja projektien kasvaessa.
Airflow mahdollistaa toistettavat, automatisoidut työnkulut data- ja koneoppimistehtäville. Tutustu viralliseen Airflow-dokumentaatioon ja yhteisön esimerkkeihin syventääksesi ymmärrystäsi työnkulkujen orkestroinnista tuotantoympäristöissä.
Perus DAG-esimerkki
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
def print_hello():
print("Hello from Airflow DAG!")
default_args = {
"owner": "mlops_engineer",
"retries": 1,
"retry_delay": timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
"hello_airflow_example",
default_args=default_args,
description="A simple DAG example",
schedule_interval=timedelta(days=1),
start_date=datetime(2024, 6, 1),
catchup=False,
)
hello_task = PythonOperator(
task_id="say_hello",
python_callable=print_hello,
dag=dag,
)
Airflow on työnkulkujen orkestroinnin selkäranka MLOpsissa. Sen avulla voidaan automatisoida uudelleenkoulutus, datan sisäänluku ja arviointi — kaikki määritelty Python-koodina ja suoritettu järjestyksessä.
Tutustu viralliseen Airflow-dokumentaatioon esimerkkeihin tuotantotason DAG:eista ja vinkkeihin Airflow-ympäristöjen skaalaamiseen.
Kiitos palautteestasi!
