ガイド連動クイズ · 中 レベル

ML ワークフローの Apache Airflow クイズ

タスクの実行準備が完了する時期を決定するトリガー ルールを含め、Airflow タスクの依存関係、再試行、バックフィルを ML ワークフローに適用します。

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質問 1 の 8

Apache Airflow では、ワークフローを定義するために使用されるコア抽象化は何ですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. Apache Airflow では、ワークフローを定義するために使用されるコア抽象化は何ですか?
    • YAML マニフェスト
    • SQLビュー
    • Python で書かれた DAG (有向非巡回グラフ)
    • Jupyter ノートブック
  2. Airflow は ML パイプラインで最も一般的にどのような役割を果たしますか?
    • 他のシステムで実行されるタスクを調整し、スケジュールします。
    • 深層学習モデルを GPU 上で直接トレーニングします
    • 特徴ベクトルをメモリに保存します
    • HTTP 経由でモデル予測を提供します
  3. ファイルがストレージに到着するなどの外部条件を待機するためにどの Airflow 構造が使用されますか?
    • 変数
    • 接続プール
    • マクロ
    • センサー
  4. Airflow の「バックフィル」によって何ができるようになるのでしょうか?
    • 古い DAG 実行を完全に削除する
    • 過去の日付範囲にわたって DAG を実行して履歴データを再処理する
    • メタデータデータベースを暗号化する
    • スケジューラーを一時的に無効にする
  5. Which Airflow component determines when eligible task instances should be scheduled?
    • スケジューラー
    • The graph view in the web UI
    • A model’s feature encoder
    • The artifact file itself
  6. 新しい Airflow バージョンで導入された「データ認識スケジューリング」とは何ですか?
    • タスク間で受け渡されるすべてのデータの暗号化
    • トレーニングデータに自動的にラベルを付ける
    • タスクあたりの GPU の数を減らす
    • 固定クロックではなくデータセットが更新されたときに DAG をトリガーする
  7. An Airflow cleanup task must run after upstream tasks finish even if one fails. Which setting controls this behavior?
    • The number of model layers
    • The cleanup task’s trigger rule
    • The feature normalization method
    • The UI theme selected for the DAG
  8. A team backfills three months of ML feature data in Airflow. What makes repeating an interrupted task safer?
    • Appending duplicate outputs each time it retries
    • Ignoring the run’s historical date
    • An idempotent operation with the correct historical inputs
    • Changing the training labels on every retry