1.13. 数据科学项目缓存概述

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运行任务，忽略任何缓存的结果。

您可以通过将 set_caching_options 参数设置为 True 或省略 set_caching_options 来为单个任务重新启用缓存。

如果在管道服务器中禁用了缓存，则忽略此设置。

要在管道提交过程中为整个管道禁用缓存，请在管道代码中将 enable_caching 参数设置为 False。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:

import kfp
client = kfp.Client()
client.run_pipeline(
    experiment_id=experiment.id,
    pipeline_id=pipeline.id,
    job_name="no-cache-run",
    params={},                # optional
    enable_caching=False,
)

如果在管道编译或管道服务器中禁用了缓存，则忽略此设置。

要在编译过程中为整个管道禁用缓存，请在本地环境或工作台中设置以下选项之一：

如果在管道服务器中禁用了缓存，则忽略这些设置。

集群管理员可以为管道服务器中的所有管道禁用缓存，这将覆盖所有管道和任务级缓存设置。

在 OpenShift 控制台或 CLI 中，将项目的 DataSciencePipelinesApplication (DSPA)自定义资源中的 cacheEnabled 字段设置为 false。

Example:

apiVersion: datasciencepipelinesapplications.opendatahub.io/v1
kind: DataSciencePipelinesApplication
metadata:
  name: my-dspa
  namespace: my-namespace
spec:
  apiServer:
    cacheEnabled: false

应用此设置后，所有管道和任务级缓存设置都会被忽略。

要允许在管道和任务级别配置缓存，请在 DSPA 自定义资源中将 cacheEnabled 字段设置为 true。