kfp.dsl.placeholders（用作组件输入）在默认机器上工作，但在自定义机器上不会被转换。

要解决这个问题，您可以使用kfp.dsl.ContainerOp来指定在自定义机器上执行组件时的容器和环境。

以下是一个示例代码，展示了如何在自定义机器上使用kfp.dsl.ContainerOp来运行组件，并指定容器和环境：

import kfp.dsl as dsl

@dsl.pipeline(
    name='custom-machine-example',
    description='Example pipeline running on a custom machine'
)
def custom_machine_pipeline():
    # Define the custom machine
    custom_machine = 'my-custom-machine'

    # Define the placeholder as an input to the component
    input_placeholder = dsl.Placeholder(name='input-placeholder')

    # Define the component that runs on the custom machine
    custom_component = dsl.ContainerOp(
        name='custom-component',
        image='my-custom-component-image',
        command=['python', 'custom_component.py'],
        arguments=[
            '--input', input_placeholder,
        ],
        output_artifact_paths={
            'output': '/output',
        },
        execution_options={
            'custom_machine': custom_machine,
        }
    )

    # Pass the output of the custom component as input to another component
    another_component = dsl.ContainerOp(
        name='another-component',
        image='another-component-image',
        command=['python', 'another_component.py'],
        arguments=[
            '--input', custom_component.output,
        ],
        output_artifact_paths={
            'output': '/output',
        }
    )

custom_machine_pipeline()

在上面的代码中，我们首先定义了一个自定义机器的名称custom_machine，然后定义了一个占位符input_placeholder作为组件的输入。然后，我们使用dsl.ContainerOp定义了一个运行在自定义机器上的组件custom_component，并指定了容器和环境的相关信息，包括镜像、命令、参数、输出等。最后，我们使用custom_component.output作为输入传递给另一个组件another_component。

通过这种方式，您可以在自定义机器上运行组件，并且可以在组件之间传递输入和输出。请根据实际情况修改代码中的相关信息，如自定义机器的名称、镜像的名称和命令等。