Модель обслуживания Google Cloud MLE и приложения Keras - предварительная обработка ввода и вывода

Question

Я использую одну из моделей от Keras Applications. После обучения я хотел бы развернуть его в Google Cloud MLE. Моя проблема в том, что мне нужно обработать входные записи перед использованием модели, а затем обработать ответ перед отправкой обратно. При обработке входных записей мы можем использовать serving_input_receiver_fn функция в export_savedmodel после преобразования модели Кераса в Оценщик. Однако я не вижу способа, которым мы можем обработать ответ модели. После небольшого ознакомления с темой я хотел бы спросить, решит ли какой-либо из следующих вариантов мою проблему:

1. Использовать как-то predict_signature_def
2. Использование TF Estimator напрямую с моделью из Приложения в model_fn функция (но я слышал, что Keras Applications плохо взаимодействует с оценщиками TF)
3. Использование некоторых механизмов Google Cloud MLE
4. Что-то другое?