Geleneksel zaman tabanlı veya olay tetiklemeli toplu veri işlem hatları, makine öğrenimi, model eğitimi ve ajan tabanlı veya LLM tabanlı iş yükleri gibi iş akışlarını geliştirmek, planlamak ve izlemek için açık kaynaklı bir platform olan Apache Airflow®‘un 1.1.0 sürümü duyuruldu. Airflow‘un genişletilebilir Python çerçevesi, yapay zeka ve ajan tabanlı araçları işlem hattınızın geri kalanıyla birlikte düzenlemek için giderek artan sayıda sağlayıcıyla birlikte, neredeyse her teknolojiyle bağlantı kuran iş akışları oluşturmaya olanak tanıyor. AgentOperator çıktı serileştirmesiyle gelen yeni sürümde, yükseltme sonrasında alt görevin aldığı türün değiştirildiği belirtiliyor. Bilindiği gibi, 1.0.0 sürümü bu modelleri model örnekleri olarak gönderiyordu ve bu,artık böyle değil. Bir bağlantı kimlik bilgileri (parola veya host) sağladığında ve sağlayıcı sınıfı ortaya çıkan anahtar kelime argümanlarını reddettiğinde (TypeError), kanca artık ValueError hatası veriyor. İsteğe bağlı MCP bağımlılıkları eksik olduğunda MCPHook.get_conn() ve Airflow RetryPolicy desteği olmadan içe aktarıldığında (Airflow 3.3’ten eski) airflow.providers.common.ai.policies.retry artık ImportError yerine AirflowOptionalProviderFeatureException hatası veriyor. `embed_model` ve `llm_model`’i konumsal olarak geçirmek artık önerilmediği söyleniyor. Yazılım; Apache Lisansı altında özgür olarak indirilebilir. Apache Airflow® 1.1.0 hakkında bilgi edinmek için değişiklik sayfasını inceleyebilirsiniz.
Apache Airflow® 1.1.0 edinmek için aşağıdaki linklerden yararlanabilirsiniz
Comments are closed.