我是 luigi 的新手，在为我们的 ML 工作设计管道时遇到了它。虽然它不适合我的特定用例，但它有很多额外的功能，我决定让它适合。
基本上我正在寻找的是一种能够持久化自定义构建管道并因此使其结果可重复且更易于部署的方法，在阅读了大部分在线教程后我尝试使用现有的 luigi.cfg 配置实现我的序列化和命令行机制，它可能已经满足了任务的参数，但它没有提供序列化我的管道的 DAG 连接的方法，所以我决定有一个 WrapperTask，它收到一个 json config file，然后将创建所有任务实例并连接所有luigi 任务的输入输出 channel (完成所有管道)。
特此附上一个小测试程序供大家审阅:
import random
import luigi
import time
import os
class TaskNode(luigi.Task):
i = luigi.IntParameter() # node ID
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.required = []
def set_required(self, required=None):
self.required = required # set the dependencies
return self
def requires(self):
return self.required
def output(self):
return luigi.LocalTarget('{0}{1}.txt'.format(self.__class__.__name__, self.i))
def run(self):
with self.output().open('w') as outfile:
outfile.write('inside {0}{1}\n'.format(self.__class__.__name__, self.i))
self.process()
def process(self):
raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + " must implement this method")
class FastNode(TaskNode):
def process(self):
time.sleep(1)
class SlowNode(TaskNode):
def process(self):
time.sleep(2)
# This WrapperTask builds all the nodes
class All(luigi.WrapperTask):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
num_nodes = 513
classes = TaskNode.__subclasses__()
self.nodes = []
for i in reversed(range(num_nodes)):
cls = random.choice(classes)
dependencies = random.sample(self.nodes, (num_nodes - i) // 35)
obj = cls(i=i)
if dependencies:
obj.set_required(required=dependencies)
else:
obj.set_required(required=None)
# delete existing output causing a build all
if obj.output().exists():
obj.output().remove()
self.nodes.append(obj)
def requires(self):
return self.nodes
if __name__ == '__main__':
luigi.run()
所以，基本上，正如问题标题中所述，这侧重于动态依赖关系并生成 a 513 node dependency DAG 和 p=1/35 connectivity probability ，它还将 All(如 make all 中的)类定义为 WrapperTask，它需要构建所有节点它被认为完成了(我有一个版本只将它连接到连接的 DAG 组件的头部，但我不想过于复杂)。
是否有更标准的 (Luigic) 方法来实现它？特别要注意 TaskNode init 和 set_required 方法并没有那么复杂，我这样做只是因为在 init 方法中接收参数与 luigi 注册参数的方式有某种冲突。我还尝试了其他几种方法，但这基本上是最不错的方法(有效)
如果没有标准方法，我仍然很想听听您对我在完成框架实现之前计划采用的方法的任何见解。
最佳答案
我answered a similar question昨天有一个演示。我几乎完全基于 example in the docs. .在文档中，通过 yielding 任务分配动态依赖项似乎是他们喜欢的方式。
luigi.Config 和动态依赖项可能会为您提供几乎无限灵活的管道。他们还描述了一个调用多个依赖链的虚拟 Task here,这可以给你更多的控制权。
关于python - 实现luigi动态图配置，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51046942/
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