Maswali yanayounganishwa na mwongozo · Kati Kiwango

Apache Airflow kwa Maswali ya Mitiririko ya Kazi ya ML

Tekeleza utegemezi wa majukumu ya Airflow, kujaribu tena na kujaza tena kwenye utendakazi wa ML, ikiwa ni pamoja na sheria za vianzishaji zinazobainisha wakati kazi ziko tayari kutekelezwa.

Njia za mwongozo zinazohusianaMtiririko wa hewa wa Apache Kwa Mtiririko wa Kazi wa ML
Swali 1 ya 8

Katika Apache Airflow, ni kifupi gani cha msingi kinachotumiwa kufafanua mtiririko wa kazi?

Hakiki kila swali8 maswali

Majibu na maelezo huonekana unapojibu maswali.

  1. Katika Apache Airflow, ni kifupi gani cha msingi kinachotumiwa kufafanua mtiririko wa kazi?
    • Onyesho la YAML
    • Mtazamo wa SQL
    • DAG (Directed Acyclic Graph) iliyoandikwa kwa Python
    • Daftari ya Jupyter
  2. Airflow huwa na jukumu gani mara nyingi katika bomba la ML?
    • Hupanga na kupanga kazi zinazoendeshwa kwenye mifumo mingine
    • Hufunza miundo ya kujifunza kwa kina moja kwa moja kwenye GPU
    • Inahifadhi vekta za kipengele kwenye kumbukumbu
    • Inatoa utabiri wa mfano juu ya HTTP
  3. Je, ni muundo gani wa mtiririko wa hewa unaotumika kusubiri hali ya nje, kama vile faili inayofika kwenye hifadhi?
    • Tofauti
    • Bwawa la uunganisho
    • Jumla
    • Sensor
  4. Je, 'kujaza nyuma' kwa Airflow hukuruhusu kufanya nini?
    • Futa uendeshaji wa zamani wa DAG kabisa
    • Tekeleza DAG katika anuwai ya tarehe zilizopita ili kuchakata tena data ya kihistoria
    • Simba hifadhidata ya metadata
    • Zima kipanga ratiba kwa muda
  5. Which Airflow component determines when eligible task instances should be scheduled?
    • Mpanga ratiba
    • The graph view in the web UI
    • A model’s feature encoder
    • The artifact file itself
  6. Je, ni nini 'ratiba ya kufahamu data' iliyoletwa katika matoleo mapya ya Airflow?
    • Inasimba data yote iliyopitishwa kati ya majukumu
    • Kuweka lebo data ya mafunzo kiotomatiki
    • Kupunguza idadi ya GPU kwa kila kazi
    • Inaanzisha DAG wakati mkusanyiko wa data unasasishwa badala ya saa maalum
  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