EasyScheduler AI平台：机器学习管道

EasyScheduler AI平台：机器学习管道

【免费下载链接】dolphinscheduler 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyScheduler

你还在手动执行机器学习流程中的数据预处理、模型训练和评估步骤吗？是否因为流程繁琐、版本混乱而导致项目延期？本文将介绍如何使用EasyScheduler AI平台构建自动化机器学习管道，让你轻松管理从数据处理到模型部署的全流程，显著提升团队协作效率。读完本文后，你将能够：掌握机器学习管道的核心概念、使用EasyScheduler配置MLflow和PyTorch任务、设计完整的自动化工作流，以及通过监控界面实时跟踪模型性能。

核心功能模块

EasyScheduler通过任务插件体系支持机器学习流程的关键环节，以下是核心AI任务插件及其功能：

• MLflow任务插件：dolphinscheduler-task-plugin/dolphinscheduler-task-mlflow/
  提供实验跟踪、模型管理和部署能力，支持AutoML工具（如FLAML、AutoSklearn）和自定义项目运行。

• PyTorch任务插件：dolphinscheduler-task-plugin/dolphinscheduler-task-pytorch/
  简化PyTorch项目的环境配置与执行，支持Git代码拉取和虚拟环境隔离。

• Python任务插件：dolphinscheduler-task-plugin/dolphinscheduler-task-python/
  通用Python脚本执行模块，可用于数据预处理、特征工程等辅助任务。

实操步骤：构建机器学习管道

步骤1：创建工作流定义

在EasyScheduler控制台进入项目管理页面，创建新的工作流定义。拖拽左侧工具栏中的任务节点（如MLflow、PyTorch）到画布，形成如下流程：

步骤2：配置MLflow任务

以BasicAlgorithm为例，配置自动机器学习流程：

1. 基础参数：

   • MLflow Tracking Server URI：http://localhost:5000
   • 实验名称：credit-card-fraud-detection

2. 算法配置：

   • 选择算法：lightgbm
   • 数据路径：/data/creditcard.csv
   • 参数搜索空间：max_depth=[5,10];n_estimators=[100,200]

步骤3：配置PyTorch任务

若需自定义模型训练，可通过PyTorch任务实现：

1. 项目设置：

   • Python项目地址：https://github.com/pytorch/examples#subdirectory=mnist
   • Python脚本：main.py
   • 脚本启动参数：--epochs 10 --batch-size 64

2. 环境配置：

   • 创建新环境：启用
   • 环境管理工具：conda
   • 依赖文件：requirements.txt

架构解析

EasyScheduler机器学习管道基于分布式任务调度引擎实现，核心架构包含：

• 任务执行层：通过Worker节点运行MLflow/PyTorch任务，支持资源隔离与环境复用。
• 元数据层：通过数据库插件（如MySQL）存储实验结果与模型版本信息：dolphinscheduler-dao-plugin/dolphinscheduler-dao-mysql/
• 监控层：实时跟踪任务状态与资源占用，异常时触发告警：dolphinscheduler-alert/

架构设计

监控与管理

管道运行时，可通过EasyScheduler监控界面查看任务进度与历史记录：

关键指标包括：

• 任务成功率、平均运行时间
• 模型训练指标（AUC、准确率）
• 资源使用率（CPU、内存、GPU）

总结与扩展

通过EasyScheduler AI平台，用户可快速搭建标准化的机器学习管道，减少70%的手动操作时间。官方文档提供更多高级配置示例：docs/docs/zh/guide/task/mlflow.md。如需集成其他工具（如Spark、DataX），可参考数据源插件文档：dolphinscheduler-datasource-plugin/。

建议结合社区教程进一步学习：README_zh_CN.md。

【免费下载链接】dolphinscheduler 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyScheduler