SıradakiSonraki rehber
Amazon SageMaker for ML Workflows
Teknik
Teknik KILAVUZ
ML İş Akışları için Apache Airflow
Apache Airflow, iş akışlarını kod olarak yazmak, planlamak ve izlemek için kullanılan açık kaynaklı bir platformdur.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Makine öğreniminde veri hatlarını, yeniden eğitim işlerini ve toplu tahminleri güvenilir bir programa göre tetikleyen bir iletken görevi görür.
Derin Dalış
Airflow, 2014 yılında Airbnb'de oluşturuldu ve şu anda bir Apache projesidir. Merkezi soyutlaması DAG'dir: Python'da tanımlanan, kenarların yürütme sırasını ve bağımlılıkları belirlediği görevlerin Yönlendirilmiş Döngüsel Grafiği. Bir zamanlayıcı bu DAG'leri ayrıştırır, hangi görevlerin hazır olduğuna karar verir ve bunları uygulayıcılara ve çalışanlara gönderir; bir web kullanıcı arayüzü çalıştırma geçmişini, günlükleri ve görev durumunu gösterir. ML için Airflow, bir hesaplama motoru yerine bir orkestratör olarak yaygın şekilde kullanılır: Modelleri kendisi eğitmez; ancak veri çıkarma, doğrulama, Spark veya Kubernetes bölmesinde bir eğitim işini başlatma ve sonucu dağıtma gibi adımları tetikler. Operatörler ve sensörler, görevlerin harici sistemleri aramasına, dosyaları beklemesine veya kapsayıcıları çalıştırmasına olanak tanır. Gücü, güvenilir planlama, yeniden denemeler, dolgular ve karmaşık, zamana dayalı işlem hatlarına ilişkin net görünürlüktür.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bir medya şirketi, kullanıcı etkileşimi günlüklerini alan, bir öneri modelini yeniden eğiten ve sunum önbelleğini yenileyen günlük bir Airflow DAG çalıştırıyor.
Bir e-ticaret ekibi, aşağı yönde bir tahmin görevi başlatmadan önce satıcının veri dosyasının bulut depolama alanına ulaşmasını beklemek için sensörler kullanıyor.
Bir fintech firması, Airflow'un şüpheli işlemleri işaretlemek için konteynerli bir modeli tetiklediği saatlik toplu puanlama işleri planlıyor.
Bir veri ekibi, bir mantık değişikliğinin ardından yeni bir özellik mühendisliği hattı aracılığıyla aylarca süren geçmiş verileri yeniden işlemek için Airflow dolgularını kullanıyor.
ML İş Akışları için Apache Airflow'un Geleceği
Airflow 2.x ve 3.x, daha hızlı bir zamanlayıcıyı, daha temiz Python işlem hatları için TaskFlow API'yi ve DAG'lerin sabit saatler yerine veri kümesi güncellemelerini tetiklediği veri bilinçli planlamayı vurgular. Makine öğrenimi için özellik depoları ve olay odaklı yeniden eğitimle daha sıkı bir bağlantı bekleyebilirsiniz. Airflow giderek kendisini dbt, Spark ve Kubeflow gibi özel araçları onlarla rekabet etmek yerine koordine eden orkestrasyon katmanı olarak konumlandırıyor ve modern veri ve makine öğrenimi yığınlarının planlama omurgası olma rolünü güçlendiriyor.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Maliyet ve bütçe. Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
- Daha net kararlar. Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
- Kalite kontrolü. Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Dikkat edin
- Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
- Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
- Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Sonraki adımlar
- Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
- Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
- Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
- Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the Apache Airflow for ML Workflows quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
ML İş Akışları için Apache Airflow nedir?
Apache Airflow, iş akışlarını kod olarak yazmak, planlamak ve izlemek için kullanılan açık kaynaklı bir platformdur. Makine öğreniminde veri hatlarını tetikleyen, işleri yeniden eğiten ve toplu tahminleri güvenilir bir programa göre tetikleyen bir iletken görevi görür.
Apache Airflow'da iş akışını tanımlamak için kullanılan temel soyutlama nedir?
Hava akışı iş akışları Python'da DAG'ler olarak tanımlanır; burada görevler düğümlerdir ve kenarlar yürütme sırasını tanımlar.
Airflow, makine öğrenimi hattında en yaygın olarak hangi rolü oynar?
Airflow bir orkestratördür: Ağır hesaplamaları kendisi yapmak yerine, veri çıkarma ve eğitim işleri gibi adımları tetikler ve koordine eder.
Depolama alanına gelen bir dosya gibi harici bir koşulu beklemek için hangi Airflow yapısı kullanılır?
Sensörler, bir dosyanın açılması veya bir bölümün görünmesi gibi bir koşul karşılanana kadar iş akışını duraklatan özel operatörlerdir.
Hava Akışı 'doldurması' ne yapmanıza olanak sağlar?
Geri doldurma, geçmiş aralıklarda bir DAG yürütür; bu, bir ardışık düzen mantığı değişikliğinden sonra geçmişi yeniden işlemek için kullanışlıdır.
Which Airflow component determines when eligible task instances should be scheduled?
The scheduler evaluates schedules and task eligibility. Upstream success is the default dependency condition, while configured trigger rules can change it.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi