GCP免费试用Vertex Pipeline遇RESOURCE_EXHAUSTED错误求助

可行解决方案： #

• 改用CPU需求更低的机器类型：
  放弃n1-standard-4（4vCPU），选择仅含1vCPU的机型，比如n1-standard-1或e2-micro，同时在组件配置里明确将CPU请求和限制都设为1，示例代码：

  from kfp.v2.dsl import machine_spec
  
  @component
  def training_component(...):
      # 组件逻辑
      pass
  
  training_task = training_component(
      # 组件参数
  ).set_machine_spec(
      machine_spec.MachineSpec(
          machine_type='n1-standard-1',
          cpu_limit=1,
          memory_limit='4Gi'
      )
  )
  

• 调整Pipeline任务类型：
  避开占用custom_model_training_cpus配额的自定义训练任务，改用AutoML轻量级建模或预训练模型推理任务，这类任务的配额消耗更低，甚至走不同的配额维度。

• 申请临时配额提升：
  通过GCP支持中心提交配额提升申请，说明用于学习体验Vertex Pipelines，免费试用用户有时能获批1-2vCPU的临时额度。

• 切换到永久免费层资源：
  使用GCP永久免费层的e2-micro实例运行Notebook和轻量级Pipeline，这类资源不占用付费试用配额，适合新手体验基础流程。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pippofranco