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🔒 阿Han的軟體心法實戰營

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嗨! 大家好,我是阿Han,歡迎來到「🔒 阿Han的軟體心法實戰營」,這裡將會手把手帶你系統化的學習軟體開發技能,並透過實戰來加深學習成效,邊學邊做能夠讓您在職涯上一帆風順,成為獨當一面的技術專家。

這裡主要會以Python程式語言進行示範。

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我們在「【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow」教您如何使用docker compose架設一個Airflow環境, 接著我們要教您如何進到容器內開發DAG, 正所謂工欲善其事必先利其器, 就是要先把事前先把工具給整治好, 讓後續的作業順利進行,
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我們在「【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow」有教您如何使用Docker來架設Airflow的環境, 而這個章節我們準備在DAG的流程中設計一個呼叫Docker去執行作業的節點, 這對於我們容器化的工作流會非常有幫助, 而且運行過程中也減少對主機
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為什麼我們只推薦docker的環境? 因為透過容器化可以讓我們各個組件安裝的套件各自獨立, 不會發生早期常常衝突的狀況, 當然我們也可以用conda來隔開, 但它的層面僅限於python環境, 我們需要的是整個os環境, 因此docker會是我們優先考慮的選項之一。 👉 在我們開始之前…
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我們在「【MLOps - MLflow】AI模型實驗管理的超入門簡介」有介紹到模型實驗的追蹤管理平台, 雖然可以幫助我們自動化記錄實驗參數、模型…等數據, 但我們也會希望模型的訓練可以更加的自動化, 而Airflow正好就具備流程設計與管理的功能, 我們可以彈性的設計在某個時間點從某個數據集自動訓練
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