Up tókànItọsọna atẹle
Amazon SageMaker for ML Workflows
Imọ-ẹrọ
Imọ Itọsọna
Apache Airflow fun ML Workflows
Apache Airflow jẹ ipilẹ orisun-ìmọ fun kikọ, ṣiṣe eto, ati ibojuwo awọn ṣiṣan iṣẹ bi koodu.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
Ninu ẹkọ ẹrọ o ṣiṣẹ bi oludari ti o nfa awọn opo gigun data, awọn iṣẹ atunkọ, ati awọn asọtẹlẹ ipele lori iṣeto igbẹkẹle.
Jin Dive
Afẹfẹ afẹfẹ ni a ṣẹda ni Airbnb ni ọdun 2014 ati pe o jẹ iṣẹ akanṣe Apache bayi. Abstraction aringbungbun rẹ ni DAG: Aworan Acyclic Directed ti awọn iṣẹ ṣiṣe asọye ni Python, nibiti awọn egbegbe ṣeto ilana ipaniyan ati awọn igbẹkẹle. A iṣeto parses wọnyi DAGs, pinnu eyi ti awọn iṣẹ-ṣiṣe ni o wa setan, ati ki o ran wọn si executors ati osise; UI wẹẹbu kan fihan itan ṣiṣe, awọn akọọlẹ, ati ipo iṣẹ-ṣiṣe. Fun ML, Airflow ti wa ni lilo pupọ bi orchestrator dipo ẹrọ iṣiro: ko ṣe ikẹkọ awọn awoṣe funrararẹ ṣugbọn nfa awọn igbesẹ bii yiyo data, fidi rẹ, gbigba iṣẹ ikẹkọ lori Spark tabi Kubernetes pod, ati gbigbe abajade naa. Awọn oniṣẹ ati awọn sensọ jẹ ki awọn iṣẹ-ṣiṣe pe awọn ọna ṣiṣe ita, duro fun awọn faili, tabi ṣiṣe awọn apoti. Agbara rẹ jẹ ṣiṣe eto ti o gbẹkẹle, awọn atunwi, awọn ifẹhinti, ati hihan gbangba sinu eka, awọn opo gigun ti akoko.
Real-World imuse
Ile-iṣẹ media kan n ṣiṣẹ DAG Airflow lojoojumọ ti o fa awọn iwe iforukọsilẹ olumulo-olumulo, ṣe atunṣe awoṣe iṣeduro kan, ti o tun mu kaṣe iṣẹ ṣiṣẹ.
Ẹgbẹ e-commerce kan nlo awọn sensọ lati duro de faili data ataja kan lati de ni ibi ipamọ awọsanma ṣaaju ṣiṣe ifilọlẹ iṣẹ asọtẹlẹ isale.
Ile-iṣẹ fintech kan ṣe iṣeto awọn iṣẹ igbelewọn wakati wakati nibiti Airflow nfa awoṣe ti a fi sinu apoti lati ṣe asia awọn iṣowo ifura.
Ẹgbẹ data kan nlo awọn ifẹhinti Airflow lati ṣe atunṣe awọn oṣu ti data itan nipasẹ opo gigun ti ẹya-ara tuntun lẹhin iyipada ọgbọn kan.
Ojo iwaju ti Apache Airflow fun ML Workflows
Airflow 2.x ati 3.x tẹnuba oluṣeto iyara kan, API TaskFlow fun awọn pipelines Python mimọ, ati ṣiṣe eto ṣiṣe data nibiti awọn DAG ṣe nfa lori awọn imudojuiwọn dataset dipo awọn aago ti o wa titi. Fun ML, nireti isọdọkan wiwọ pẹlu awọn ile itaja ẹya-ara ati atunṣe-iwakọ iṣẹlẹ. Afẹfẹ npọ si awọn ipo ararẹ bi Layer orchestration ti o ṣe ipoidojuko awọn irinṣẹ amọja bii dbt, Spark, ati Kubeflow, dipo idije pẹlu wọn, ni mimu ipa rẹ di ẹhin ṣiṣe eto ti data ode oni ati awọn akopọ ML.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Iye owo ati isuna. Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
- Awọn ipinnu diẹ sii. Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
- Iṣakoso didara. Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ṣọra fun
- Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
- Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
- Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Next awọn igbesẹ
- Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
- Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
- Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
- Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the Apache Airflow for ML Workflows quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
Kini Apache Airflow fun ML Workflows?
Apache Airflow jẹ ipilẹ orisun-ìmọ fun kikọ, ṣiṣe eto, ati ibojuwo awọn ṣiṣan iṣẹ bi koodu. Ninu ẹkọ ẹrọ o ṣiṣẹ bi oludari ti o nfa awọn opo gigun ti data, awọn iṣẹ atunṣe, ati awọn asọtẹlẹ ipele lori iṣeto igbẹkẹle.
Ni Apache Airflow, kini abstraction mojuto ti a lo lati ṣalaye ṣiṣan iṣẹ kan?
Ṣiṣan ṣiṣan ṣiṣan afẹfẹ jẹ asọye bi DAGs ni Python, nibiti awọn iṣẹ ṣiṣe jẹ awọn apa ati awọn egbegbe asọye aṣẹ ipaniyan.
Ipa wo ni Airflow ṣe julọ julọ ninu opo gigun ti epo ML?
Afẹfẹ afẹfẹ jẹ orchestrator: o nfa ati ipoidojuko awọn igbesẹ bii isediwon data ati awọn iṣẹ ikẹkọ dipo ṣiṣe iṣiro iwuwo funrararẹ.
Itumọ Airflow wo ni a lo lati duro fun ipo ita, gẹgẹbi faili ti o de ibi ipamọ?
Awọn sensọ jẹ awọn oniṣẹ pataki ti o da duro ṣiṣiṣẹsẹhin titi di igba ti ipo kan yoo ba pade, bii ibalẹ faili tabi ipin ti o han.
Kini Airflow 'backfill' gba ọ laaye lati ṣe?
Afẹyinti n ṣiṣẹ DAG kọja awọn aaye arin ti o kọja, wulo fun ṣiṣatunṣe itan-akọọlẹ lẹhin iyipada ọgbọn opo gigun ti epo.
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.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii