AirFlow技術
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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
當我們架設好Docker環境， 並撰寫一個DAG為Docker Operator的關卡時， 執行後竟然出現以下錯誤：
raise AirflowException("Failed to establish connection to any given Docker hosts.")
air
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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
買床架的時候，除了需要考慮美觀度外，更重要的是舒適度和實用性。畢竟，一個好的床架不僅可以提供安全的支撐，還可以讓你在舒適的環境下好好休息，避免長時間使用後身體出現疲憊或不適
Emma床架不僅擁有簡潔優雅的外觀，更加入了一些貼心的設計，提供良好的支撐性和透氣性，是一款結合實用性和美學的好選擇
風格簡約
