我正在探索 VertexAI 管道，并了解它是 AI Platform 管道（您必须部署 GKE 集群才能运行 Kubeflow 管道）的托管替代方案。我不清楚的是 VertexAI 是否会根据负载自动缩放集群。在对类似问题的回答中，提到对于使用 GCP 资源（如 Dataflow 等）的管道步骤，将自动完成自动缩放。在google docs中，提到对于组件，可以设置资源，例如 CPU_LIMIT GPU_LIMIT 等。我的问题是，是否可以为任何类型的组件（即 Google Cloud 管道组件或自定义组件）设置这些限制，无论是基于 Python 函数还是那些打包为容器映像的组件？其次，这些限制是否意味着组件资源将自动缩放直到达到这些限制？如果甚至没有指定这些选项会发生什么，那么资源是如何分配的，它们会按照 VertexAI 认为合适的方式自动缩放吗？
相关文档和资源的链接将非常有帮助。
为了回答您的问题，
1. 可以为任何类型的组件设置这些限制吗？
是的。因为，这些限制适用于所有 Kubeflow 组件，并不特定于任何特定类型的组件。可以实现这些组件以使用一定数量的资源执行任务。
2. 这些限制是否意味着组件资源会自动缩放直到达到限制？
不，Vertex AI 不执行自动缩放。根据设置的限制，Vertex AI 选择一个合适的 VM 来执行任务。Google Cloud Pipeline Components 支持拥有工作人员池，例如“<a href="https://google-cloud-pipeline-components.readthedocs.io/en/google-cloud-pipeline-components-0.1.4/ google_cloud_pipeline_components.aiplatform.html#google_cloud_pipeline_components.aiplatform.CustomContainerTrainingJobRunOp" rel="nofollow noreferrer">CustomContainerTrainingJobRunOp" 和 "<a href="https://google-cloud-pipeline-components.readthedocs.io/en/google-cloud- pipeline-components-0.1.4/google_cloud_pipeline_components.aiplatform.html#google_cloud_pipeline_components.aiplatform.CustomPythonPackageTrainingJobRunOp" rel="nofollow noreferrer"> CustomPythonPackageTrainingJobRunOp”作为 Vertex AI 中分布式训练的一部分。否则，每个步骤只使用 1 台机器。
3. 如果没有指定这些限制会怎样？Vertex AI 是否会按其认为合适的方式扩展资源？
如果未指定限制，则“<a href="https://cloud.google.com/compute/docs/general-purpose-machines#e2_machine_types" rel="nofollow noreferrer">e2-standard-4” VM用于任务执行作为默认选项。
编辑：我已经用最新版本的文档更新了链接。