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1.13. 数据科学项目缓存概述

OpenShift AI 支持在数据科学管道中缓存，以优化执行时间并改进资源效率。使用缓存通过重复使用之前运行的结果来减少冗余任务执行。

缓存对于迭代任务特别有用，其中中间步骤可能不需要重复。了解缓存可帮助您设计更高效的管道，并在模型开发中节省时间。

缓存通过存储成功完成任务的输出来运行，并将新任务的输入与之前缓存的任务进行比较。如果找到匹配项，OpenShift AI 会重复使用缓存的结果，而不是重新执行该任务，从而减少计算时间和资源使用量。

1.13.1. 缓存标准
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要缓存生效，以下条件决定了任务是否可以使用之前缓存的结果：

  • 输入数据和参数 ：如果任务的输入数据和参数与之前的运行不同，则缓存的结果有资格被重复使用。
  • 任务代码和配置 ：对任务代码或配置的更改使缓存无效，以确保始终反映修改。
  • Pipeline 环境 ：对管道环境（如依赖项版本）的更改也会影响缓存资格以保持一致性。

管道中的缓存步骤在用户界面(UI)中可视化指示：

  • 使用缓存结果的任务会显示一个绿色图标，可帮助您快速确定缓存了哪些步骤。侧面板中的 Status 字段为缓存的任务显示 Cached。
  • UI 还包括有关任务之前执行的时间信息，从而可以轻松地验证缓存使用情况。

要确认特定任务的缓存状态，请导航到 UI 中的管道详情视图，其中表示所有缓存和非缓存的任务。当缓存管道任务时，其执行日志不可用。这是因为任务使用之前生成的输出，从而消除了重新执行的需求。

1.13.3. 为特定的任务或管道禁用缓存
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在 OpenShift AI 中，缓存会被默认启用，但在有些情况下，需要为特定任务禁用缓存或整个管道。例如，依赖频繁更新的数据或唯一计算需求的任务可能无法从缓存中受益。

1.13.3.1. 为单个任务禁用缓存
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要为特定任务禁用缓存，请将 set_caching_options 方法直接应用到管道代码中的任务：

task_name.set_caching_options(False)

应用此设置后，OpenShift AI 在将来的管道运行中执行任务，忽略任何缓存的结果。

注意

您可以通过设置 set_caching_options (True) 来为单个任务重新启用缓存。

1.13.3.2. 为管道禁用缓存
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如果需要，您可以通过在管道代码中将 enable_caching 参数设置为 False 来禁用整个管道的缓存。此设置可确保管道执行过程中不会缓存任何步骤。enable_caching 参数仅在使用 kfp.client 提交管道或启动管道运行（如 run_pipeline 方法时可用。

Example:

pipeline_func(enable_caching=False)

Important

在管道级别禁用缓存时，会重新执行所有任务，这可能会增加计算时间和资源使用量。

1.13.4. 验证和故障排除
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配置缓存设置后，您可以使用以下方法之一验证缓存的行为是否如预期：

  • 检查 UI ：通过在任务列表中找到带有绿色图标的步骤来确认缓存的步骤。
  • 测试任务重新运行 ：禁用单个任务或管道的缓存，并检查重新执行以查看是否绕过缓存。
  • 验证输入 ：确保在有缓存应用时任务输入、参数和环境保持不变。
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