從 Kubeflow 管道遷移至 Vertex AI 管道

如果您有建構 Kubeflow pipeline 的經驗，請務必瞭解 Vertex AI Pipelines 與 Kubeflow Pipelines 的差異，如下所示。

資料傳遞 (輸入/輸出)

• 使用輸入和輸出傳遞資料的方式，在 Kubeflow Pipelines SDK v1 和 Kubeflow Pipelines SDK v2 中有所不同。Kubeflow Pipelines SDK v2 會區分參數和構件，且兩者無法相互傳遞。如需更多詳細資訊，請參閱「Kubeflow Pipelines 管道基礎知識」和「Kubeflow Pipelines 資料型別」。

網域專屬語言 (DSL) 版本使用情形

• Vertex AI Pipelines 可執行使用 TFX 0.30.0 以上版本或 Kubeflow Pipelines SDK v2 網域專屬語言 (DSL) 建構的 pipeline。

  Kubeflow Pipelines SDK v2 DSL 適用於 Kubeflow Pipelines SDK v1.6 以上版本。

  Kubeflow Pipelines 可以執行使用 Kubeflow Pipelines SDK 建構的管道。Kubeflow Pipelines 1.6 以上版本也可以執行使用 Kubeflow Pipelines SDK 2 DSL 建構的管道。

儲存空間

• Kubeflow Pipelines 和 Vertex AI Pipelines 的儲存空間處理方式不同。在 Kubeflow Pipelines 中，您可以運用永久磁碟區要求等 Kubernetes 資源。在 Vertex AI Pipelines 中，您的資料會儲存在 Cloud Storage，並使用 Cloud Storage FUSE 掛接到元件。

  在 Vertex AI Pipelines 中，您可以使用 Google Cloud 服務來提供資源，例如使用 Cloud Storage FUSE 存取 Cloud Storage 值區，做為管道步驟中的掛接磁碟區。如果 Cloud Storage URI 為 gs://example-bucket/example-pipeline，則管道元件的容器可以使用 Cloud Storage FUSE，以 /gcs/example-bucket/example-pipeline 路徑存取該 URI。

• 使用 Vertex AI Pipelines 執行管道時，必須在 @pipeline 註解中指定管道根目錄，或在建立管道執行作業時指定。

  在 Kubeflow Pipelines 中，指定管道根目錄是選用步驟。根據預設，管道執行的構件會使用 MinIO 儲存。

Vertex AI Pipelines 不支援的功能

• Vertex AI Pipelines 不支援下列 Kubeflow Pipelines 功能。

  • 快取到期時間：在 Kubeflow Pipelines 中，您可以使用 Kubeflow Pipelines SDK v1 DSL 指定快取元件執行作業在一段時間後到期。

    您無法使用 Kubeflow Pipelines SDK v2 DSL，指定元件執行作業在一段時間後到期。

    在 Vertex AI Pipelines 中，使用 create_run_from_job_spec 執行管道時，可以透過 enable_caching 引數指定這個管道執行作業不使用快取。

  • 遞迴：在 Kubeflow Pipelines 中，您可以指定遞迴呼叫的管道元件。

    Vertex AI Pipelines 不支援以遞迴方式呼叫的管道元件。