Ao salvar uma pipeline utilizando Pickle ou JobLib, é importante considerar que as funções customizadas devem ser definidas novamente no novo ambiente quando a pipeline salva for carregada. Isso pode ser um desafio, pois todas as bibliotecas utilizadas pelas funções customizadas, como Pandas e NumPy, também precisam ser importadas no novo ambiente.
No entanto, há uma solução mais prática para simplificar esse processo: o uso da biblioteca Cloud Pickle, que estende a funcionalidade do Pickle para permitir a salvar funções definidas pelo usuário. Instalando Cloud Pickle e utilizando a função `dump` para salvar a pipeline, você pode carregar a pipeline salva em um novo ambiente sem precisar redefinir as funções customizadas.
Portanto, ao trabalhar com pipelines que incluem funções customizadas, é fundamental considerar como essas funções serão carregadas em um novo ambiente. A escolha da abordagem certa para armazenar e carregar pipelines pode economizar tempo e esforço ao longo do caminho.