按官方教程配置的ZenML流水线未在Airflow UI显示DAG如何解决

可按照以下步骤逐一排查解决：

• 对齐运行环境依赖
  ZenML生成的Airflow DAG要求Airflow Scheduler、Worker的运行环境，和你编写ZenML流水线时的环境完全一致，包括ZenML版本、pandas、lightgbm、scikit-learn等所有第三方依赖的版本都要匹配，否则DAG加载时会触发导入错误，直接不在UI展示。同时要确认你代码中~/airflow/data/leaf.csv的路径在Airflow运行用户的环境下可访问，建议把相对路径替换为绝对路径，避免权限或路径解析问题。
• 核对DAG目录配置
  首先检查Airflow配置项dags_folder对应的路径，再确认你激活的ZenML Airflow编排器的输出DAG路径和上述路径一致，如果两者不匹配，ZenML生成的DAG文件不会被Airflow读取。你可以直接进入Airflow的dags目录，查看是否存在ZenML生成的对应流水线DAG文件，若不存在则需调整ZenML编排器的输出路径配置。
• 修改代码运行逻辑
  你当前代码末尾直接执行了pipeline.run()，Airflow加载DAG文件时会直接运行这段代码，大概率会触发加载失败。需要把运行逻辑包裹在if __name__ == "__main__"判断下，修改后的代码如下：

  # 替换原来的run逻辑
  if __name__ == "__main__":
      pipeline = super_mini_pipeline(data_spliter=split_data(),
                                      train_evaltor=train_evaltor())
      pipeline.run()
  

• 确认编排器已切换
  要生成Airflow DAG，需要先把ZenML的默认编排器从本地编排器切换为Airflow编排器，执行命令zenml orchestrator list查看当前激活的编排器，如果不是Airflow，执行zenml orchestrator activate airflow切换后，再运行你的流水线代码生成DAG。
• 排查Airflow加载错误
  如果上述操作都完成后还是看不到DAG，可以查看Airflow Scheduler的DAG处理器日志，通常会打印DAG加载失败的具体原因，常见的有文件权限不足、依赖缺失、配置项错误等，修复对应问题后重启Airflow Scheduler即可正常加载。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cherry Wu