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Sie können den failure_policy-Parameter der aiplatform.PipelineJob-Klasse verwenden, um zu konfigurieren, ob eine Pipeline sofort fehlschlagen soll, wenn eine der Aufgaben fehlschlägt.
Die folgenden Konfigurationen von Ausfallrichtlinien werden in Vertex AI Pipelines unterstützt:
Fail fast (failure_policy = 'fast'): Wählen Sie diese Konfiguration aus, wenn die Pipeline keine neuen Aufgaben mehr planen soll, nachdem eine Aufgabe fehlgeschlagen ist. Bereits geplante Aufgaben werden weiterhin ausgeführt, bis sie abgeschlossen sind.
Fail slow (failure_policy = 'slow'): Wählen Sie diese Konfiguration aus, wenn die Pipeline auch nach dem Fehlschlagen einer Aufgabe weiter ausgeführt werden soll. Die Pipeline wird so lange ausgeführt, bis alle Aufgaben ausgeführt wurden.
Mit dem folgenden Codebeispiel können Sie die Fehlerrichtlinie für eine Pipeline mit dem Vertex AI SDK für Python konfigurieren:
DISPLAY_NAME: Der Name der Pipeline, der in der Google Cloud Console angezeigt wird.
COMPILED_PIPELINE_PATH: Der Pfad zur kompilierten Pipeline-YAML-Datei. Dies kann ein lokaler Pfad oder ein Google Cloud Storage-URI sein.
PIPELINE_ROOT: Geben Sie einen Cloud Storage-URI an, auf den das Pipelines-Dienstkonto zugreifen kann. Die Artefakte Ihrer Pipelineausführungen werden im Pipeline-Stammverzeichnis gespeichert.
PROJECT_ID: Das Google Cloud Projekt, in dem diese Pipeline ausgeführt wird.
LOCATION: Die Region, in der die Pipeline ausgeführt wird. Weitere Informationen zu den Regionen, in denen Vertex AI Pipelines verfügbar ist, finden Sie in der Anleitung zu Vertex AI-Standorten. Wenn Sie diesen Parameter nicht festlegen, wird der in aiplatform.init festgelegte Standardstandort verwendet.
FAILURE_POLICY: Geben Sie die Fehlerrichtlinie für die gesamte Pipeline an. Folgende Konfigurationen sind verfügbar:
Geben Sie fast ein, um die Pipeline so zu konfigurieren, dass sie fehlschlägt, nachdem eine Aufgabe fehlgeschlagen ist.
Geben Sie slow ein, um die Pipeline so zu konfigurieren, dass verbleibende Aufgaben nach dem Fehlschlagen einer Aufgabe weiter ausgeführt werden.
Wenn Sie diesen Parameter nicht festlegen, wird die Konfiguration der Fehlerrichtlinie standardmäßig auf slow gesetzt.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-18 (UTC)."],[],[],null,["# Configure failure policy\n\nYou can use the `failure_policy` parameter of the [`aiplatform.PipelineJob`](/python/docs/reference/aiplatform/latest/google.cloud.aiplatform.PipelineJob) class to configure whether a pipeline should fail immediately if one of the task fails.\n\nThe following failure policy configurations are supported in Vertex AI Pipelines:\n\n- **Fail fast** (`failure_policy = 'fast'`): Choose this configuration if you want the pipeline to stop scheduling new tasks after a task fails. Tasks that are already scheduled continue running until they are completed.\n\n- **Fail slow** (`failure_policy = 'slow'`): Choose this configuration if you want the pipeline to continue to run even after a task fails. The pipeline continues to run until all tasks have been executed.\n\n | **Note:** If you don't specify the `failure_policy` parameter for a pipeline, the failure policy configuration is set to `slow`, by default.\n\nUse the following code sample to configure the failure policy for a pipeline using the Vertex AI SDK for Python: \n\n\n job = aiplatform.PipelineJob(display_name = '\u003cvar translate=\"no\"\u003eDISPLAY_NAME\u003c/var\u003e',\n template_path = '\u003cvar translate=\"no\"\u003eCOMPILED_PIPELINE_PATH\u003c/var\u003e',\n pipeline_root = '\u003cvar translate=\"no\"\u003ePIPELINE_ROOT\u003c/var\u003e',\n project = '\u003cvar translate=\"no\"\u003ePROJECT_ID\u003c/var\u003e',\n location = '\u003cvar translate=\"no\"\u003eLOCATION\u003c/var\u003e',\n failure_policy = '\u003cvar translate=\"no\"\u003eFAILURE_POLICY\u003c/var\u003e')\n\nReplace the following:\n\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eDISPLAY_NAME\u003c/var\u003e: The name of the pipeline, this will show up in the Google Cloud console.\n\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eCOMPILED_PIPELINE_PATH\u003c/var\u003e: The path to your compiled pipeline YAML file. It can be a local path or a Google Cloud Storage URI.\n\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003ePIPELINE_ROOT\u003c/var\u003e: Specify a Cloud Storage URI that your pipelines service account can access. The artifacts of your pipeline runs are stored within the pipeline root.\n\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003ePROJECT_ID\u003c/var\u003e: The Google Cloud project that this pipeline runs in.\n\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eLOCATION\u003c/var\u003e: The region that the pipeline runs in. For more information about the regions that Vertex AI Pipelines is available in, see the [Vertex AI locations guide](/vertex-ai/docs/general/locations#feature-availability). If you don't set this parameter, the default location set in `aiplatform.init` is used.\n\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eFAILURE_POLICY\u003c/var\u003e: Specify the failure policy for the entire pipeline. The following configurations are available:\n\n - To configure the pipeline to fail after one task fails, enter `fast`.\n\n - To configure the pipeline to continue scheduling tasks after one task fails, enter `slow`.\n\n If you don't set this parameter, the failure policy configuration is set to `slow`, by default.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn how to [configure retries for failed pipeline tasks](/vertex-ai/docs/pipelines/configure-retries)."]]