Ako zorganizovať automatické zberanie údajov a školenie pomocou Airflow?

Pre organizáciu automatického zberu dát a tréningu modelov pomocou Apache Airflow je možné vytvoriť DAG (Directed Acyclic Graph), ktorý bude postupne vykonávať úlohy:

1. Zber dát: úloha, ktorá extrahuje dáta zo zdrojov (API, databázy, súbory).
2. Predspracovanie: čistenie, transformácia a príprava dát.
3. Tréning modelu: spustenie skriptu alebo kontajnera, ktorý trénuje model na pripravených dátach.
4. Validácia modelu: kontrola kvality modelu.
5. Deployment modelu alebo uloženie výsledkov.

Príklad jednoduchého DAG v Pythone:

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

def collect_data():
    # kód na zber dát
    pass

def preprocess_data():
    # kód na predspracovanie
    pass

def train_model():
    # kód na trénovanie modelu
    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

Tento prístup umožňuje automatizovať celý cyklus, plánovať ho, sledovať stav úloh a opakovať pri chybách.