流水线参数

名为 kfp.dsl.PipelineParam 类 表示对未来数据的引用，这些数据将传递给流水线或由任务生成。

您的流水线函数应该有参数，以便稍后可以在 Kubeflow 流水线 UI 中进行配置。

调用您的流水线函数时，每个函数参数都将是一个 PipelineParam 对象。您可以将这些对象作为参数传递给组件以实例化它们并创建任务。PipelineParam 也可以表示在流水线任务之间传递的中间值。每个任务都有输出，您可以从 task.outputs[<output_name>] 字典中获取对它们的引用。任务输出引用可以再次作为参数传递给其他组件。

在大多数情况下，您不需要手动构造 PipelineParam 对象。

以下代码示例展示了如何定义带参数的流水线

@kfp.dsl.pipeline(
  name='My pipeline',
  description='My machine learning pipeline'
)
def my_pipeline(
    my_num: int = 1000, 
    my_name: str = 'some text', 
    my_url: str = 'http://example.com'
):
  ...
  # In the pipeline function body you can use the `my_num`, `my_name`, 
  # `my_url` arguments as PipelineParam objects.

有关更多信息，您可以参考关于构建组件和流水线的指南。