Analyse von Effizienzengpässen
Die Aufgaben der Datenverarbeitung sind oft begrenzt:
1. die Verarbeitungsgeschwindigkeit eines einzelnen Knotens
2. die Verwaltung der Abhängigkeiten zu mandatieren
3. ein Mechanismus zur Wiederholung von Fehlern
Optimierungsprogramm
- Parallelisierte Konfiguration von Intelligenzen::
config = Config( max_parallel_agents=8, # 根据CPU核心数调整 task_timeout=3600 ) - Strategie der Datenaufteilung::
- Aufteilung nach Dateigröße (200 MB pro verarbeitetem Smartphone)
- Aufteilung nach Zeitbereich (geeignet für Zeitdaten)
- Slicing nach Hash (um eine gleichmäßige Verteilung der Daten zu gewährleisten)
- Lösungen für die Persistenz des Zustands::
- Konfiguration von Redis als zustandsbehaftetes Speicher-Backend
- ausnutzen
@checkpointDekorateur Schlüsselschritte - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
plan.get_state().resume()Übertragung von Haltepunkten aktivieren
Beispiel für einen typischen ETL-Workflow
task = """
1. 从S3读取CSV（分片处理）
2. 清洗：去重/填充缺失值
3. 转换：计算衍生字段
4. 写入Snowflake（批次提交）
"""
# 添加错误重试逻辑
config = Config(
retry_policy=ExponentialBackoff(max_retries=3)
)Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPortia AI: Ein Python-Toolkit zur Erstellung intelligenter automatisierter ArbeitsabläufeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können die KI-Workflows von Portia optimiert werden, um die Effizienz bei der Durchführung von Datenverarbeitungsaufgaben zu verbessern?
