我正在尝试使用Argo构建一个机器学习管道DAG。我遇到了一个问题，我需要将DAG中一个节点的值发送给其后续节点。假设ARGO DAG结构如下所示：

{  "apiVersion": "argoproj.io/v1alpha1",  "kind": "Workflow",  "metadata": {    "generateName": "workflow01-"  },  "spec": {    "entrypoint": "workflow01",    "arguments": {      "parameters": [        {          "name": "log-level",          "value": "INFO"        }      ]    },    "templates": [      {        "name": "workflow01",        "dag": {          "tasks": [            {              "name": "A",              "template": "task-container",              "arguments": {                "parameters": [                  {                    "name": "model-type",                    "value": "INTENT-TRAIN"                  }                ]              }            },            {              "name": "B",              "template": "task-container",              "dependencies": ["A"],              "arguments": {                "parameters": [                  {                    "name": "model-type",                    "value": "INTENT-EVALUATE"                  }                ]              }            }          ]        }      },      {        "name": "task-container",        "inputs": {          "parameters": [            {              "name": "model-type",              "value": "NIL"            }          ]        },        "container": {          "env": [            {              "name": "LOG_LEVEL",              "value": "{{workflow.parameters.log-level}}"            },            {              "name": "MODEL_TYPE",              "value": "{{inputs.parameters.model-type}}"            }          ]        }      }    ]  }}

A -> B

B中的计算依赖于A中计算出的值。

我如何将A中计算的值传递给B？

回答：

你可以使用Argo的“artifacts”来实现这一点 – 请查看示例：https://github.com/argoproj/argo-workflows/tree/master/examples#artifacts

另一种方法是设置共享卷：https://github.com/argoproj/argo-workflows/tree/master/examples#volumes