Introduction à Apache Airflow
Apache Airflow est une plateforme permettant d'orchestrer des workflows complexes — automatisation et planification de tâches interdépendantes dans les pipelines de données et de machine learning.
Airflow organise les workflows sous forme de graphes orientés acycliques (DAGs), où chaque nœud représente une tâche et les arêtes définissent les dépendances entre elles. Cela garantit que chaque tâche s'exécute dans le bon ordre — par exemple, une étape d'entraînement de modèle ne peut commencer qu'après la fin du prétraitement des données.
Le planificateur d'Airflow exécute automatiquement ces tâches selon un calendrier défini, assurant cohérence et reproductibilité. Les ingénieurs peuvent facilement relancer les tâches échouées, surveiller la progression via l'interface Airflow, et faire évoluer les workflows à mesure que les projets grandissent.
Airflow permet des workflows reproductibles et automatisés pour les tâches de données et de ML. Consulter la documentation officielle d'Airflow et les exemples de la communauté pour approfondir la compréhension de l'orchestration des workflows en environnement de production.
Exemple de DAG de base
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 constitue l’épine dorsale de l’orchestration des workflows en MLOps. Il permet d’automatiser la réentraînement, l’ingestion de données et l’évaluation — le tout défini en code Python et exécuté dans l’ordre.
Consultez la documentation Airflow officielle pour des exemples de DAGs en production et des conseils sur la mise à l’échelle des déploiements Airflow.
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Airflow organise les workflows sous forme de graphes orientés acycliques (DAGs), où chaque nœud représente une tâche et les arêtes définissent les dépendances entre elles. Cela garantit que chaque tâche s'exécute dans le bon ordre — par exemple, une étape d'entraînement de modèle ne peut commencer qu'après la fin du prétraitement des données.
Le planificateur d'Airflow exécute automatiquement ces tâches selon un calendrier défini, assurant cohérence et reproductibilité. Les ingénieurs peuvent facilement relancer les tâches échouées, surveiller la progression via l'interface Airflow, et faire évoluer les workflows à mesure que les projets grandissent.
Airflow permet des workflows reproductibles et automatisés pour les tâches de données et de ML. Consulter la documentation officielle d'Airflow et les exemples de la communauté pour approfondir la compréhension de l'orchestration des workflows en environnement de production.
Exemple de DAG de base
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 constitue l’épine dorsale de l’orchestration des workflows en MLOps. Il permet d’automatiser la réentraînement, l’ingestion de données et l’évaluation — le tout défini en code Python et exécuté dans l’ordre.
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