Airflow ilə avtomatik məlumat yığımı və təlimi necə təşkil etmək olar?

Apache Airflow istifadə edərək məlumatların avtomatik toplanması və modellərin öyrədilməsi üçün, ardıcıl tapşırıqları yerinə yetirəcək DAG (İstiqamətləndirilmiş Aksiyalı Qrafik) qurmaq mümkündür:

1. Məlumatların toplanması: mənbələrdən (API, verilənlər bazaları, fayllar) məlumat çıxaran tapşırıq.
2. Əvvəlki emal: məlumatların təmizlənməsi, çevrilməsi və hazırlanması.
3. Modelin öyrədilməsi: hazırlanmış məlumatlarla modeli öyrədən skript və ya konteynerin işlədilməsi.
4. Modelin təsdiqi: model keyfiyyətinin yoxlanması.
5. Modelin yerləşdirilməsi və ya nəticələrin saxlanması.

Python-da sadə DAG nümunəsi:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def collect_data():
    # məlumatların toplanması kodu
    pass

def preprocess_data():
    # əvvəlki emal kodu
    pass

def train_model():
    # modelin öyrədilməsi kodu
    pass

with DAG('ml_pipeline', start_date=datetime(2024, 1, 1), schedule_interval='@daily') as dag:
    task_collect = PythonOperator(task_id='collect_data', python_callable=collect_data)
    task_preprocess = PythonOperator(task_id='preprocess_data', python_callable=preprocess_data)
    task_train = PythonOperator(task_id='train_model', python_callable=train_model)

    task_collect >> task_preprocess >> task_train

Bu yanaşma bütün dövrü avtomatlaşdırmağa, planlaşdırmağa, tapşırıq vəziyyətini izləməyə və səhvlər baş verdikdə təkrarlamağa imkan verir.