Different artifact type names across execution environments
Đánh giá
Issue này chưa được đánh giá.
Mô tả
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.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.2k
- Fork
- 727
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của tensorflow/tfx
-
Penguin simple tutorial fails with Keras 3 at model.save(..., save_format='tf')Có thể đã có người làm @jeelania10 đã nhận 6 ngày trước. Đang mởstat:awaiting response type:docs
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
tensorflow/tfx#7919 · 1 bình luận · 1 người được giao ·
-
Pipeline representation and relationship betwen KFP/Vertex AI Pipelines and TFXCó thể làm lại được @jeelania10 đã nhận 91 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởstat:awaiting tensorflower type:feature
tensorflow/tfx#7872 · 1 bình luận · 1 người được giao ·
-
Roadmap for TensorFlow ExtendedCó thể làm lại được @jeelania10 đã nhận 91 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởstat:awaiting tensorflower type:feature
tensorflow/tfx#7788 · 24 bình luận · 6 reaction · 1 người được giao ·
-
Support Python 3.11Có thể làm lại được @bharatjetti đã nhận 366 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởstat:contributions welcome type:feature
tensorflow/tfx#7743 · 5 bình luận · 1 người được giao ·
-
Documentation for custom artifact in Vertex AICó thể làm lại được @lego0901 đã nhận 1203 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởstat:awaiting tensorflower type:docs
tensorflow/tfx#6102 · 2 bình luận · 1 người được giao ·
Tất cả issue của tensorflow/tfx
Issue tương tự
-
Wayback LinksĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
chnm/teachinghistory-hugo#53 ·
-
gpt-oss "Forcing a tool call" row no longer reproduces: tool_choice is now honoured on every surfaceĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 83/100
aws-samples/sample-per-model-bedrock#840 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
521xueweihan/HelloGitHub#4318 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
DiamondLightSource/eiger-correction#2 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
django-cms/djangocms-frontend#413 ·