MLOps Academy · レッスン

Airflowで再学習をオーケストレーションする

モデルを再学習して検証するDAGを構築します。

「Airflowで再学習をオーケストレーションする」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。これはレッスン2/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Why an Orchestrator

Retraining has many steps that must run in order and recover from failures. An orchestrator like Airflow runs them reliably so you do not babysit scripts.

Airflow in One Line

Apache Airflow schedules and runs workflows defined as code in Python. You describe what to do, and Airflow handles when and in what order.

The DAG

An Airflow workflow is a DAG, a directed acyclic graph of tasks. Acyclic means it never loops back, so the run always has a clear end.

Tasks Are the Nodes

Each step, like ingest, train, or validate, is a task in the DAG. Tasks are the units Airflow runs, retries, and tracks.

Define a DAG in Code

You declare a DAG and its schedule right in Python. Here the @dag decorator sets a daily retraining cadence.

from airflow.decorators import dag

@dag(schedule="@daily", catchup=False)
def retrain_pipeline():
    ...

Wire Up Dependencies

The arrow operator sets order between tasks. This says ingest must finish before train, and train before validate.

ingest() >> train() >> validate()

Operators Do the Work

An operator is a template for one kind of task, like running Python or a Bash command. PythonOperator runs your training function.

Retries Built In

Set retries on a task and Airflow re-runs it automatically if it fails. A flaky data fetch no longer breaks the whole pipeline.

train_task = PythonOperator(
    task_id="train",
    retries=3,
)

Watch It in the UI

Airflow ships a web UI showing each run as a colored grid. Green means success, red means failure, so you spot a broken task instantly.

Schedule or Trigger

A DAG can run on its schedule or be kicked off on demand. That lets the same pipeline serve both cron and drift-triggered retraining.

Idempotent Tasks

Design each task to be safe to re-run, producing the same result. Idempotent tasks make retries and backfills painless.

Quick Check

What does the >> operator do between two Airflow tasks?

Recap

You met Airflow: workflows are DAGs of tasks wired with >>, given retries, and watched in the UI. It turns retraining scripts into a reliable pipeline. ✅

よくある質問

「Airflowで再学習をオーケストレーションする」レッスンは無料ですか？

はい。「Airflowで再学習をオーケストレーションする」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「Airflowで再学習をオーケストレーションする」で何を学びますか？

モデルを再学習して検証するDAGを構築します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン2/4です。

「Airflowで再学習をオーケストレーションする」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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