flyte支持快取機制，當任務多次執行並且輸入大多相同時，可以使用快取機制加快時間與減少資源使用。
依據augments與回傳值，如low、high、int等等參數輸入值，回傳值List[int]之變化決定是否取用過往minio紀錄結果。若無變化則取用;有變化則建立pod計算結果。
serialize=True則要求當多個該task運行時，都需等待第一個task運行結束後，才會依序運行(確保後面相同task有機會cache成功)。

@fl.task(cache=fl.Cache(version="1.0", serialize=True)
def gen_nums(low: int, high: int, length: int) -> List[int]:
    return [random.randint(low, high) for _ in range(length)]

也可指定忽略特定input augment。

@fl.task(cache=fl.Cache(version="1.0", serialize=True, ignored_input=["length"])
def gen_nums(low: int, high: int, length: int) -> List[int]:
    return [random.randint(low, high) for _ in range(length)]

因此執行兩次含有gen_nums的workflow，除了第一次是重新產生的值之外，其他執行都是引用s3紀錄之結果。

pyflyte run --remote mean_value_wf.py mean_val_wf --low="100" --high="200" --length="200"