【大模型从入门到精通40】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流2

本文主要是介绍【大模型从入门到精通40】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流2，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

使用Kubeflow Pipeline组件：输出与任务对象

在定义了带有@dsl.component装饰器的Kubeflow Pipeline组件之后，理解函数在管道上下文中如何工作是非常重要的。与直接返回特定数据类型的典型Python函数不同，带有@dsl.component装饰器的函数在管道中被调用时表现得略有不同。

理解PipelineTask对象

当你调用一个定义为Kubeflow Pipeline组件的函数时，它不会直接返回预期的数据（如字符串或整数），而是返回一个PipelineTask对象的实例。这个对象代表了组件在管道中的执行，并可用于将数据传递给后续的组件。

# 将组件函数的结果赋值给变量
hello_task = greet_person(name="Erwin")
print(hello_task)

在这段代码中，greet_person(name="Erwin")并不会直接返回问候消息。相反，它返回了一个PipelineTask对象，我们将其赋值给hello_task。打印hello_task将不会显示问候消息，而是会显示关于PipelineTask实例的信息。

通过PipelineTask.output访问输出数据

要在管道中利用组件的输出，我们需要访问PipelineTask对象的.output属性。这个属性允许一个组件的输出数据作为输入传递给另一个组件，从而实现了管道中数据的流动。

# 访问组件的输出
print(hello_task.output)

PipelineTask对象的.output属性将是Kubeflow Pipelines框架识别的基本数据类型之一，如’String’、‘Integer’、‘Float’、‘Boolean’、‘List’或’Dict’。这样可以确保组件间数据交换的兼容性和便捷性。

组件函数中的关键字参数

需要注意的是，在向组件函数传递值时，必须使用关键字参数。这一要求确保了清晰性，并避免了由于位置参数可能引起的错误，尤其是在复杂的管道中，组件可能具有多个输入。

# 这样会导致错误
# hello_task = greet_person("Erwin")# 正确调用组件函数的方式，使用关键字参数
hello_task = greet_person(name="Erwin")

尝试使用位置参数调用组件函数会导致错误。这样的设计鼓励明确指定参数，增强了代码的可读性并减少了出错的可能性。

实用贴士

• 明确命名参数： 调用组件函数时始终使用关键字参数。这一做法提高了代码的清晰度，并确保了你的管道定义易于阅读和维护。
• 管理输出： 记住组件的输出是通过PipelineTask.output属性访问的。仔细规划管道中的数据流，考虑数据如何在组件之间传递。

通过理解Kubeflow Pipeline组件的这些方面，你将更好地装备自己去构建复杂而高效的机器学习工作流。这些原则确保了你的管道既健壮又易于维护且可扩展。

在Kubeflow Pipelines中链接组件：传递输出

基于我们对Kubeflow Pipeline组件的理解，我们现在将进一步探讨如何创建一个管道，其中一个组件的输出作为另一个组件的输入。这一过程展示了Kubeflow Pipelines在编排复杂工作流方面的强大功能。

定义依赖组件

让我们定义第二个组件，它接收第一个组件（我们的问候消息）的输出，并在此基础上添加一个问题，询问对方近况如何。这个例子说明了如何定义依赖于管道中先前组件输出的组件。

# 导入DSL模块以定义组件
from kfp import dsl# 定义依赖于另一个组件输出的组件
@dsl.component
def ask_about_wellbeing(greeting_message: str) -> str:# 构造一条包含问候和后续问题的新消息follow_up_message = f"{greeting_message}. How are you?"# 组件返回新消息return follow_up_message

传递组件输出

定义了第二个组件后，我们展示如何将第一个组件（greet_person）的输出作为输入传递给第二个组件（ask_about_wellbeing）。这是将组件链接在一起形成工作流的关键步骤。

# 为第一个组件创建任务并存储其输出
greeting_task = greet_person(name="Erwin")# 将第一个组件的输出传递给第二个组件
wellbeing_task = ask_about_wellbeing(greeting_message=greeting_task.output)
print(wellbeing_task)
print(wellbeing_task.output)

在这段代码中，greeting_task.output被作为greeting_message输入传递给了ask_about_wellbeing。这展示了数据如何从一个组件流向另一个组件在Kubeflow Pipeline中的方式。

常见错误：传递正确的对象类型

重要的是要传递PipelineTask对象的.output属性，而不是PipelineTask对象本身。传递错误的类型将导致错误，因为组件期望的是基本数据类型，而非PipelineTask对象。

# 错误用法：传递PipelineTask对象而不是其输出
# 这将导致错误
# wellbeing_task = ask_about_wellbeing(greeting_message=greeting_task)# 正确用法：传递PipelineTask对象的输出
wellbeing_task = ask_about_wellbeing(greeting_message=greeting_task.output)

实用贴士

• 始终传递.output以建立依赖： 在连接组件时，确保你传递的是前一个组件任务对象的.output属性。这是一个常见的错误，但通过仔细的代码审查很容易避免。
• 单独测试组件： 在将组件集成到更大的管道之前，先单独测试它们以确保它们按预期工作。这种方法有助于在开发过程的早期识别和解决问题。

通过掌握在Kubeflow Pipelines中链接组件的方法，你可以构建复杂而模块化的机器学习工作流，这些工作流易于阅读且灵活。这种方法不仅增强了团队成员之间的协作，还促进了组件在不同项目间的重用，显著加快了开发过程。

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