Orquestre o novo treinamento com Airflow
Crie um DAG que treine novamente e valide um modelo.
Orquestre o novo treinamento com Airflow é uma aula grátis de MLOps Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MLOps Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
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. ✅
Perguntas Frequentes
A aula “Orquestre o novo treinamento com Airflow” é grátis?
Sim — o texto completo de “Orquestre o novo treinamento com Airflow” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MLOps Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Orquestre o novo treinamento com Airflow”?
Crie um DAG que treine novamente e valide um modelo. Você pratica MLOps Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar MLOps Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. MLOps Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Orquestre o novo treinamento com Airflow”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de MLOps Academy?
Sim. Cada aula de MLOps Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
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