运行Google Vertex AI官方Notebook编译pipeline报VertexModel类型不匹配错误

该报错为KFP v2类型系统与Vertex AI预构建组件的自定义类型命名不兼容导致，可按以下优先级选择解决方案：

• 版本锁定适配：将依赖版本回退到兼容组合，安装命令：
  pip install kfp==1.8.22 google-cloud-aiplatform==1.25.0
  安装完成后重启Notebook内核重新运行即可，该组合可以直接匹配官方样例代码的类型定义，无需修改业务代码。
• 类型手动替换：若必须使用KFP v2版本，将代码中所有输入输出标注为google.VertexModel的位置，手动替换为kfp.dsl.Model，编译时类型校验即可通过，Vertex AI流水线运行环境仍可正常识别对应的模型资源，不会影响实际执行效果。
• 预构建组件类型覆写：若使用官方封装好的AutoML训练组件，可在组件实例化后覆写输出类型，示例代码：

from kfp.dsl import Model

# 原有AutoML训练组件调用代码
automl_training_op = AutoMLTabularTrainingJobRunOp(...)
# 覆写输出模型的类型
automl_training_op.outputs["model"].type = Model

• 临时关闭类型校验：如果需要快速验证流水线逻辑，编译时添加跳过类型检查的参数，示例代码：

from kfp import compiler

compiler.Compiler().compile(
    pipeline_func=your_pipeline_function,
    package_path="pipeline.json",
    type_check=False
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EiJay