实际上，在机器学习管道的组件中，我们明确指定了输入和输出。

例如，在TFX中，statisticgen从examplegen获取输入并输出一些统计数据。因此，输入和输出是明确的，这在所有组件中都是相同的。那么，为什么我们需要编排器呢？如果有人知道，请帮帮我？

回答：

在现实项目中，一切可能会复杂得多：

• 输入数据可能来自不同的来源：数据库、文件系统、第三方服务。因此，我们需要在开始处理数据之前进行传统的ETL（提取、转换、加载）。

• 你可以在一个管道中使用不同的技术。例如，使用Spark作为预处理工具，之后你可能需要使用带有GPU的实例来进行模型训练。

• 最后但同样重要的是，在生产环境中，你需要关注更多的事情。例如数据验证、模型评估等。我写了一篇单独的文章，关于如何使用Apache Airflow来组织这部分工作。