Introduksjon til Apache Airflow
Apache Airflow er en plattform for orkestrering av komplekse arbeidsflyter — automatisering og planlegging av avhengige oppgaver i data- og maskinlæringspipeliner.
Airflow organiserer arbeidsflyter som Directed Acyclic Graphs (DAGs), der hver node representerer en oppgave og kantene definerer avhengigheter mellom dem. Dette sikrer at hver oppgave kjøres i riktig rekkefølge — for eksempel kan et steg for modelltrening bare starte etter at dataprosesseringen er fullført.
Airflows scheduler utfører automatisk disse oppgavene i henhold til en definert tidsplan, noe som sikrer konsistens og reproduserbarhet. Ingeniører kan enkelt kjøre mislykkede oppgaver på nytt, overvåke fremdrift gjennom Airflow UI, og skalere arbeidsflyter etter hvert som prosjektene vokser.
Airflow muliggjør reproduserbare, automatiserte arbeidsflyter for data- og ML-oppgaver. Utforsk den offisielle Airflow-dokumentasjonen og eksempler fra fellesskapet for å utdype forståelsen av arbeidsflytorkestrering i produksjonsmiljøer.
Grunnleggende DAG-eksempel
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 er ryggraden i arbeidsflyt-orkestrering innen MLOps. Det gjør det mulig å automatisere retrening, datainnhenting og evaluering — alt definert som Python-kode og utført i rekkefølge.
Se den offisielle Airflow-dokumentasjonen for eksempler på produksjons-DAG-er og tips om skalering av Airflow-installasjoner.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 6.67Introduksjon til Apache Airflow
Sveip for å vise menyen
Apache Airflow er en plattform for orkestrering av komplekse arbeidsflyter — automatisering og planlegging av avhengige oppgaver i data- og maskinlæringspipeliner.
Airflow organiserer arbeidsflyter som Directed Acyclic Graphs (DAGs), der hver node representerer en oppgave og kantene definerer avhengigheter mellom dem. Dette sikrer at hver oppgave kjøres i riktig rekkefølge — for eksempel kan et steg for modelltrening bare starte etter at dataprosesseringen er fullført.
Airflows scheduler utfører automatisk disse oppgavene i henhold til en definert tidsplan, noe som sikrer konsistens og reproduserbarhet. Ingeniører kan enkelt kjøre mislykkede oppgaver på nytt, overvåke fremdrift gjennom Airflow UI, og skalere arbeidsflyter etter hvert som prosjektene vokser.
Airflow muliggjør reproduserbare, automatiserte arbeidsflyter for data- og ML-oppgaver. Utforsk den offisielle Airflow-dokumentasjonen og eksempler fra fellesskapet for å utdype forståelsen av arbeidsflytorkestrering i produksjonsmiljøer.
Grunnleggende DAG-eksempel
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 er ryggraden i arbeidsflyt-orkestrering innen MLOps. Det gjør det mulig å automatisere retrening, datainnhenting og evaluering — alt definert som Python-kode og utført i rekkefølge.
Se den offisielle Airflow-dokumentasjonen for eksempler på produksjons-DAG-er og tips om skalering av Airflow-installasjoner.
Takk for tilbakemeldingene dine!
