Вступ до Apache Airflow
Apache Airflow — це платформа для оркестрації складних робочих процесів — автоматизації та планування взаємозалежних завдань у пайплайнах даних і машинного навчання.
Airflow організовує робочі процеси у вигляді орієнтованих ациклічних графів (DAGs), де кожен вузол представляє завдання, а ребра визначають залежності між ними. Це гарантує виконання кожного завдання у правильному порядку — наприклад, етап навчання моделі може розпочатися лише після завершення попередньої обробки даних.
Планувальник Airflow автоматично виконує ці завдання згідно з визначеним розкладом, забезпечуючи послідовність і відтворюваність. Інженери можуть легко повторно запускати невдалі завдання, відстежувати прогрес через інтерфейс Airflow UI та масштабувати робочі процеси у міру зростання проєктів.
Airflow забезпечує відтворювані, автоматизовані робочі процеси для завдань з даними та ML. Ознайомтеся з офіційною документацією Airflow та прикладами спільноти, щоб поглибити розуміння оркестрації робочих процесів у виробничих середовищах.
Базовий приклад DAG
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 є основою оркестрації робочих процесів у MLOps. Він дозволяє автоматизувати перенавчання, завантаження даних та оцінювання — усе визначається як Python-код і виконується у заданому порядку.
Ознайомтеся з офіційною документацією Airflow, щоб переглянути приклади DAG для продакшену та поради щодо масштабування розгортань Airflow.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 6.67Вступ до Apache Airflow
Свайпніть щоб показати меню
Apache Airflow — це платформа для оркестрації складних робочих процесів — автоматизації та планування взаємозалежних завдань у пайплайнах даних і машинного навчання.
Airflow організовує робочі процеси у вигляді орієнтованих ациклічних графів (DAGs), де кожен вузол представляє завдання, а ребра визначають залежності між ними. Це гарантує виконання кожного завдання у правильному порядку — наприклад, етап навчання моделі може розпочатися лише після завершення попередньої обробки даних.
Планувальник Airflow автоматично виконує ці завдання згідно з визначеним розкладом, забезпечуючи послідовність і відтворюваність. Інженери можуть легко повторно запускати невдалі завдання, відстежувати прогрес через інтерфейс Airflow UI та масштабувати робочі процеси у міру зростання проєктів.
Airflow забезпечує відтворювані, автоматизовані робочі процеси для завдань з даними та ML. Ознайомтеся з офіційною документацією Airflow та прикладами спільноти, щоб поглибити розуміння оркестрації робочих процесів у виробничих середовищах.
Базовий приклад DAG
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 є основою оркестрації робочих процесів у MLOps. Він дозволяє автоматизувати перенавчання, завантаження даних та оцінювання — усе визначається як Python-код і виконується у заданому порядку.
Ознайомтеся з офіційною документацією Airflow, щоб переглянути приклади DAG для продакшену та поради щодо масштабування розгортань Airflow.
Дякуємо за ваш відгук!
