我正在探索VertexAI管道，并了解它是一种托管的替代方案，例如AI平台管道（您必须部署GKE集群才能运行Kubeflow管道）。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，提到了对于使用GCP资源（如Dataflow等）的管道步骤，自动缩放将自动完成。在google文档中提到，对于组件，可以设置资源，如CPU_LIMITGPU_LIMIT等。我的问题是，是否可以为任何类型的组件设置这些限制，即Google Cloud管道组件或自定义组件，无论是基于函数的组件还是打包为容器映像的组件Python？其次，这些限制是否意味着组件资源将自动缩放，直到它们达到这些限制？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，它们会自动缩放，因为VertexAI认为合适吗？
相关文档和资源的链接将非常有用。
为了回答你的问题，
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。这些组件可以实现为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将自动缩放直到达到限制？
不，顶点AI不执行自动缩放。根据设置的限制，顶点AI选择一个合适的VM来执行任务。作为顶点AI分布式训练的一部分，谷歌云管道组件（如“CustomContainerTrainingJobRunOp”和“CustomPythonPackageTrainingJobRunOp”）支持拥有一个工作人员池。否则，每一步只使用1台机器。
3.如果未指定这些限制会发生什么？Vertex是否AI按其认为合适的方式缩放资源？
如果未指定限制，则将“e2-标准-4”VM作为默认选项用于任务执行。
编辑：我已经用最新版本的留档更新了链接。
