Оркестрация повторного обучения с помощью Airflow
Создайте DAG, который повторно обучает и проверяет модель
«Оркестрация повторного обучения с помощью Airflow» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MLOps Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
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. ✅
Часто задаваемые вопросы
Урок «Оркестрация повторного обучения с помощью Airflow» бесплатный?
Да — полный текст урока «Оркестрация повторного обучения с помощью Airflow» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MLOps Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Оркестрация повторного обучения с помощью Airflow»?
Создайте DAG, который повторно обучает и проверяет модель Ты практикуешь MLOps Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать MLOps Academy?
Предыдущий опыт не требуется. MLOps Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Оркестрация повторного обучения с помощью Airflow»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке MLOps Academy?
Да. Каждый урок MLOps Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Повторное обучение по расписанию или по триггеру
- Оркестрация повторного обучения с помощью Airflow
- Автоматическое продвижение только при превосходстве над базовой моделью
- Человек в контуре принятия решений