Kubeflow Pipelines 2.18：不部署服务端也能本地看流水线

Kubeflow Pipelines 与 KFP SDK 同步发布 2.18.0。最实用的变化是流水线可以本地可视化预览，不需要部署服务端。

这个改动砍掉了什么

过去想看一条流水线的图长什么样，得搭一套 KFP 后端：MySQL、MinIO、ml-pipeline 一堆组件。为了看一眼 DAG 就要维护一套集群，很多团队干脆不看了。本地可视化把这一步的门槛降到零。

其他改进

artifact 支持自动预览；组件编写能力增强；任务重试与缓存行为的控制粒度更细。数据管理侧新增导出导入能力和可选的保留策略。

数据管理这块值得展开

ML 平台的通病是 artifact 越积越多，存储账单一年涨几倍，但没人敢删。可选保留策略让「按时间或按数量自动清理」变成配置项，导出导入则让跨环境迁移成为可能。

注意这是特性发布不是安全更新

同一周 Kubeflow 还披露了五个 CVE：Pipelines 的 zip bomb 拒绝服务（CVE-2026-118761，7.5）、artifact 访问的授权绕过（CVE-2026-118760，6.5）、日志检索 API 授权绕过（CVE-2026-118759，7.5）、artifact handler 路径遍历（CVE-2026-118758，7.5），以及 10 月 13 日的 Model Registry SSRF（CVE-2026-110220，7.1）。升级 2.18 不等于修完这些，要单独确认。

要不要上

如果你的团队在 K8s 上跑 ML 流水线，本地可视化这一条就够理由评估了。如果只是偶尔跑几个训练脚本，KFP 是过度工程，直接上脚本加调度器更省事。

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为了看一眼 DAG 搭一套 KFP 后端，MySQL 加 MinIO 加 ml-pipeline，很多团队干脆不看了。本地可视化把门槛降到零，这一条就够理由评估。不过同周那几个 CVE 要单独确认。

本地可视化看着是小改动，实际砍掉的是试用门槛。以前为了给同事看一眼 DAG 要申请测试环境，现在装个 SDK 就出图。更想看到的是本地预览和远端编译结果一致，两边图对不上比看不到图更坑。

本地看 DAG 对小团队价值最大，以前给业务方演示一张图要专门开一套测试集群。现在编译完直接预览，评审会当场就能指着节点说哪步该合并，沟通成本降了一大截。