FederatedAI
fate-serving不显示load成功后模型的所有流程组件且bind的service无有效输出
基础信息： FATE版本：1.8.0 （只有guest和host两方） FATE serving版本：2.1.5
复现过程：
1.模型训练
参考examples/pipeline/secure_information_retrieval/secure-information-retrieval.py，通过Pipeline训练了一个SIR模型，并且训练成功。其中的组件以此为：reader_0, datatransform_0, secure_information_retrieval_0，并记录了model_id和model_version（也是job id）。
2. 模型部署
通过flow model deploy --model-id xxx --model-version 成功部署训练的模型，并得到部署后的model_id和model_version。利用flow model get-predict-dsl 进行了检查，上述组件都有包括在内。
3.模型加载
通过flow model load -j model_version命令，成功加载deploy的模型。此时，在server admin界面显示加载的模型，但是打开模型流程Pipeline界面仅显示下图transform组件。
4.绑定服务 因为看到回复说有些组件不会显示，故继续通过flow model bind 命令绑定服务成功，但是在verify inference服务时候，不论如何修改参数以及调整adapter都是如下的输出 { "retcode": 0, "retmsg": "", "caseid": "", "data": { "modelId": "guest#175#guest-175#host-176#model", "modelVersion": "202206291948126305050", "timestamp": 1656503330743 }, "log": {}, "warn": {}, "flag": 0 }
另外，LR模型是可以的。所以想请问下，fate serving 2.1.5目前是不是只支持有限的模型进行在线预测。还是上述步骤有哪些问题？
