가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

ML 워크플로용 Apache Airflow 퀴즈

작업 실행 준비 시기를 결정하는 트리거 규칙을 포함하여 Airflow 작업 종속성, 재시도 및 백필을 ML 워크플로에 적용합니다.

관련 가이드 경로ML 워크플로를 위한 Apache Airflow
질문 1 의 8

Apache Airflow에서 워크플로를 정의하는 데 사용되는 핵심 추상화는 무엇입니까?

모든 질문 미리보기8 질문

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. Apache Airflow에서 워크플로를 정의하는 데 사용되는 핵심 추상화는 무엇입니까?
    • YAML 매니페스트
    • SQL 보기
    • Python으로 작성된 DAG(방향성 비순환 그래프)
    • 주피터 노트북
  2. ML 파이프라인에서 Airflow는 가장 일반적으로 어떤 역할을 합니까?
    • 다른 시스템에서 실행되는 작업을 조정하고 예약합니다.
    • GPU에서 직접 딥러닝 모델을 훈련합니다.
    • 특징 벡터를 메모리에 저장합니다.
    • HTTP를 통해 모델 예측을 제공합니다.
  3. 저장소에 도착하는 파일과 같은 외부 조건을 기다리는 데 사용되는 Airflow 구성은 무엇인가요?
    • 변수
    • 연결 풀
    • 매크로
    • 센서
  4. Airflow '백필'을 사용하면 무엇을 할 수 있나요?
    • 이전 DAG 실행을 영구적으로 삭제
    • 이전 날짜 범위에 대해 DAG를 실행하여 이전 데이터를 재처리합니다.
    • 메타데이터 데이터베이스 암호화
    • 스케줄러를 일시적으로 비활성화합니다.
  5. Which Airflow component determines when eligible task instances should be scheduled?
    • 스케줄러
    • The graph view in the web UI
    • A model’s feature encoder
    • The artifact file itself
  6. 최신 Airflow 버전에 도입된 '데이터 인식 스케줄링'이란 무엇입니까?
    • 작업 간 전달되는 모든 데이터 암호화
    • 학습 데이터에 자동으로 라벨 지정
    • 작업당 GPU 수 줄이기
    • 고정된 시계가 아닌 데이터 세트가 업데이트될 때 DAG 트리거
  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