Tensorflow ML中的编排器到底是什么？

实际上，在ML管道组件中，我们清楚地指定了输入和输出

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例如，在TFX statisticgen中，从examplegen中获取输入并输出一些统计信息。因此，输入和输出在所有组件中都是相同的。因此，我们为什么需要Orchestrator。如果有人知道，请帮助我？

在现实项目中，一切都可能更加复杂：

• 输入数据可以来自不同的来源：数据库、文件系统、第三方服务。因此，在开始处理数据之前，我们需要进行经典的ETL
• 您可以在一个管道中使用不同的技术。例如，Spark作为预处理工具，在您需要使用带有GPU的实例进行模型训练之后

• 最后，但并非最不重要的是，在生产中，你需要关心更多的事情。例如，数据验证、模型评估等。我写了关于如何使用