请大家看一下以下问题

调用EAS的TF模型服务有两种方式，一种是使用TFRequest的API，另一种是通过pai_tf_predict_proto包传PB格式数据的方式。这两种方式的使用场景如下：

1. 使用TFRequest的API

当我们需要向TF模型服务发送请求，并得到模型的预测结果时，可以使用TFRequest的API。这种方式可以方便地将输入数据、输出数据和模型服务的地址、超时时间等信息封装到一个请求对象中，通过网络传输到模型服务端。同时，使用TFRequest还可以方便地获取返回结果并进行解析。因此，当我们需要调用TF模型服务进行预测时，可以优先考虑使用TFRequest的API方式。

1. 通过pai_tf_predict_proto包传PB格式数据的方式

使用pai_tf_predict_proto包传PB格式数据的方式，是通过将输入数据转换成PB格式，将PB格式数据打包成二进制数组后，传递给模型服务端进行预测。这种方式需要手动将输入数据序列化为PB格式，并将PB格式数据序列化成二进制数组，然后再将数据发送给模型服务端。因此，这种方式的使用场景主要是在需要将PB格式数据传递给其他系统的场景下，例如将PB格式的数据存储到数据库中，或者通过MQ将数据发送给其他系统。在TF模型服务调用方面，这种方式相对繁琐，也相对较少使用，除非有特殊需求才需要使用。

综上所述，两种方式使用场景不同，TFRequest API 适合于小规模数据和参数的场景，pai_tf_predict_proto 包适合于大规模数据和参数的场景。

TFRequest的API是TensorFlow Serving进行封装后提供的高级别API，可以简化与TensorFlow Serving的交互过程。使用TFRequest的API可以直接将请求的输入数据和输出数据转换为Python的Numpy数组，无需手动进行序列化和反序列化。这种方式适用于请求数据量较小的场景，例如单条或少量数据的推理请求。

通过pai_tf_predict_proto包传输pb格式数据则是直接将请求数据进行序列化，以二进制形式传输到TensorFlow Serving进行推理，并将推理结果以同样的方式返回。这种方式适用于请求数据量较大的场景，例如批量推理请求。

两种方式都可以请求。如果数据量较小，可以选择使用TFRequest的API；如果数据量较大，可以选择通过pai_tf_predict_proto包传输pb格式数据。