torchx.pipelines 中

这些模块是用于将 TorchX 组件作为管道的一部分运行的适配器，以允许 用于更复杂的行为以及持续部署。

运行程序和计划程序旨在快速启动单个组件 其中，这些适配器将组件转换为可理解的内容 特定的管道提供商，以便您可以使用它们组装一个完整的管道。

torchx.pipelines.kfp 中

此模块包含用于将 TorchX 组件转换为 KubeFlow 的适配器 管道组件。

当前的 KFP 适配器仅支持单节点（1 个角色和 1 个副本） 组件。

torchx.pipelines.kfp.adapter 的component_from_app（应用程序：torchx.specs.api.AppDef）→ torchx.pipelines.kfp.adapter.ContainerFactory

component_from_app 接收 TorchX 组件/AppDef 并返回 KFP ContainerOp 工厂。这等效于 kfp.components.load_component_from_* 方法。

>>> from torchx import specs
>>> from torchx.pipelines.kfp.adapter import component_from_app
>>> app_def = specs.AppDef(
...     name="trainer",
...     roles=[specs.Role("trainer", image="foo:latest")],
... )
>>> component_from_app(app_def)
<function component_from_app...>

torchx.pipelines.kfp.adapter 的component_spec_from_app（app： torchx.specs.api.AppDef） → Tuple[str， torchx.specs.api.Role]

component_spec_from_app 接收 TorchX 组件并生成 yaml spec 的 SPEC 中。值得注意的是，这并不应用资源或port_maps因为那些 必须在运行时应用，这就是为什么它也返回 role spec 的原因。

>>> from torchx import specs
>>> from torchx.pipelines.kfp.adapter import component_spec_from_app
>>> app_def = specs.AppDef(
...     name="trainer",
...     roles=[specs.Role("trainer", image="foo:latest")],
... )
>>> component_spec_from_app(app_def)
('description: ...', Role(...))

类 torchx.pipelines.kfp.adapter 中。ContainerFactory（*args， **kwargs）

ContainerFactory 是一个协议，它表示一个函数，调用该函数时会生成一个 kfp.dsl.ContainerOp 的 ContainerOp 中。