Different artifact type names across execution environments
評価
この issue はまだ評価されていません。
説明
If the bug is related to a specific library below, please raise an issue in the
respective repo directly:
TensorFlow Data Validation Repo
TensorFlow Model Analysis Repo
System information
- Have I specified the code to reproduce the issue (Yes, No): No
- Environment in which the code is executed (e.g., Local(Linux/MacOS/Windows), - Linux local + Kubernetes
Interactive Notebook, Google Cloud, etc): Bare metal - TensorFlow version: 2.15
- TFX Version: 2.16 dev
- Python version: 3.10.14
- Python dependencies (from
pip freezeoutput): ml-metadata==1.15.0
Describe the current behavior
When producing an example artifact locally, the "type" is Examples. When producing the same thing where Kubeflow pipelines is the runner, the artifact type is tfx.Examples. This makes the usage of TFX more brittle.
Describe the expected behavior
Artifact types should be consistent across environments
Standalone code to reproduce the issue
Write a TFX pipeline, compile it to run on kfp v2, and look at what's in ml_metadata.
Providing a bare minimum test case or step(s) to reproduce the problem will
greatly help us to debug the issue. If possible, please share a link to
Colab/Jupyter/any notebook.
Name of your Organization (Optional)
Intuitive.ai
Other info / logs
Include any logs or source code that would be helpful to diagnose the problem.
If including tracebacks, please include the full traceback. Large logs and files
should be attached.
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.2k
- フォーク
- 727
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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