Apache Airflow fun ML Workflows
Apache Airflow jẹ ipilẹ orisun-ìmọ fun kikọ, ṣiṣe eto, ati ibojuwo awọn ṣiṣan iṣẹ bi koodu.
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.
Imọ-imọ-ẹrọ
Atẹgun afẹfẹ DAG jẹ koodu Python nikan, nitorinaa awọn igbẹkẹle jẹ afihan ni eto pẹlu awọn oniṣẹ ti a dè nipasẹ sintasi bitshift tabi awọn API iṣẹ-ṣiṣe. Oluṣeto iṣeto nigbagbogbo ṣe iṣiro aarin iṣeto DAG kọọkan ati awọn igbẹkẹle iṣẹ-ṣiṣe, ṣiṣe awọn iṣẹ ṣiṣe nikan ti awọn igbẹkẹle oke ti ṣaṣeyọri. Awọn apaniyan bii Seleri tabi Kubernetes ṣiṣẹ awọn iṣẹ ṣiṣe wọnyẹn lori awọn oṣiṣẹ ti a pin kaakiri. Ṣiṣe ṣiṣe iṣẹ-ṣiṣe kọọkan ni a tọpinpin pẹlu ipinlẹ, awọn akọọlẹ, ati tun gbiyanju kannaa, ati pe metadata ti wa ni ipamọ ni ibi ipamọ data ti n ṣe afẹyinti fun iṣiṣẹ ni kikun.
Ipa Ilana
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.
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.
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.
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
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.
Ilana Ilana imuse
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
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Apache Airflow for ML Workflows quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Itọsọna atẹle
Kubernetes fun ML Workloads
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.
Eyi ti paati continuously akojopo DAGs ati pinnu eyi ti awọn iṣẹ-ṣiṣe ni o wa setan lati ṣiṣe?
Oluṣeto ṣe atunto awọn DAG, sọwedowo awọn aarin iṣeto ati awọn igbẹkẹle, ati awọn iṣẹ ṣiṣe ti awọn isinyi ti awọn igbesẹ ti oke ti ṣaṣeyọri.