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我想使用 TFX 构建一个训练管道,并最终重用我的数据转换来向 TensorFlow-Serving 发出推理请求,而 TFX 应该能够做到这一点。我发现的 TFX 示例似乎都建立了批量训练管道并最终在 TensorFlow-Serving 中推送模型,但它们没有解决推理部分,由于延迟原因,推理部分必须是流式管道。我可能会编写自己的工具来提出请求,但不将我的 Transform 组件重用于推理部分似乎是一种浪费。

我已经在本地运行了 TFX 示例安装脚本在 dags 中安装的示例。气流 UI 清楚地表明这些是批处理管道。

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TFX 允许您在训练管道中定义转换逻辑,并将逻辑保存为结果模型图的一部分,以便您保存的模型将包括转换和通常的模型,并且 tf serving 将能够接受请求预转换数据格式,并进行适当的转换和模型推断,无需任何额外工作。因此,根据设计,TFX 不参与推理。

于 2019-11-27T19:05:45.643 回答