从 Kubeflow 流水线迁移到 Vertex AI Pipelines

对于拥有构建 Kubeflow 流水线经验的开发者来说，一定要了解 Vertex AI Pipelines 与 Kubeflow Pipelines 的以下不同之处。

数据传递（输入/输出）

• 通过输入和输出传递的数据与 Kubeflow Pipelines SDK v1 到 Kubeflow Pipelines SDK v2 不同。Kubeflow Pipelines SDK v2 分离了参数和工件，并且它们不能相互传递。如需了解详情，请参阅 Kubeflow Pipelines 流水线基础知识和 Kubeflow Pipelines 数据类型。

特定领域的语言 (DSL) 版本用法

• Vertex AI Pipelines 可以运行使用 TFX v0.30.0 或更高版本或 Kubeflow Pipelines SDK v2 网域特定语言 (DSL) 构建的流水线。

  Kubeflow Pipelines SDK v2 DSL 在 Kubeflow Pipelines SDK v1.6 或更高版本中提供。

  Kubeflow Pipelines 可以运行使用 Kubeflow Pipelines SDK 构建的流水线。Kubeflow Pipelines v1.6 或更高版本也可以运行使用 Kubeflow Pipelines SDK v2 DSL 构建的流水线。

存储空间

• Kubeflow 流水线和 Vertex AI Pipelines 以不同方式处理存储。在 Kubeflow 流水线中，您可以使用 Kubernetes 资源（如永久性卷声明）。在 Vertex AI Pipelines 中，您的数据存储在 Cloud Storage 上，并使用 Cloud Storage FUSE 装载到组件中。

  在 Vertex AI Pipelines 中，您可以使用 Google Cloud 服务提供资源 - 例如，您可以使用 Cloud Storage FUSE 在流水线步骤中将 Cloud Storage 存储桶作为装载卷进行访问。如果您的 Cloud Storage URI 为 gs://example-bucket/example-pipeline，则流水线组件的容器可以使用 Cloud Storage FUSE 按使用以下路径访问该 URI：/gcs/example-bucket/example-pipeline。

  重要提示：最佳做法是避免将外部资源的路径硬编码到流水线中。应改为将外部资源的路径作为参数传递到您的流水线中。这样，您就可以更轻松地在不同环境中运行流水线，以及更改在流水线运行中使用的资源的位置。

• 使用 Vertex AI Pipelines 运行流水线时，必须在 @pipeline 注释中或在创建流水线运行时指定流水线根目录。

  在 Kubeflow Pipelines 中，指定流水线根目录是可选的。默认情况下，使用 MinIO 存储流水线运行的工件。

Vertex AI Pipelines 不支持的功能

• Vertex AI Pipelines 目前不支持以下 Kubeflow Pipelines 功能。

  • 缓存到期：在 Kubeflow Pipelines 中，通过使用 Kubeflow Pipelines SDK v1 DSL，您可以指定缓存组件的执行作业会在指定时间后过期。

    目前，您无法使用 Kubeflow Pipelines SDK v2 DSL 来指定组件执行过期之前的经过时间量。

    在 Vertex AI Pipelines 中，当您使用 create_run_from_job_spec 运行流水线时，可以使用 enable_caching 参数指定此流水线运行不使用缓存。

  • Recursion：在 Kubeflow Pipelines 中，您可以指定递归调用的流水线组件。

    目前，Vertex AI Pipelines 不支持以递归方式调用的流水线组件。