Tf 服务 - 从源代码构建 docker 还是从 git 构建?

Question

努力理解这里的 tf 服务的工作流程。

官方文档说"docker pull tensorflow/serving"。但他们也说"git clone https://github.com/tensorflow/serving.git">

1. 我应该使用哪一个？我认为 git 版本是这样我就可以构建自己的自定义服务映像？

2. 当我从 docker 拉取官方镜像并运行容器时，为什么无法访问根目录？是因为我还没有正确"构建"它吗？

Answer 1

1. 如果您添加了一些自定义代码，请先克隆，然后再构建映像。
2. 如果要直接部署映像，请拉取映像并运行。 顺便说一句，"访问根"是什么意思？AFAIC，root 是容器中的默认用户。

Answer 2

我认为这是一个很好的观察。

1. 如果您想运行"half_plus_two"、"half_plus_three"等示例或要运行链接中提到的示例，则只有在我认为需要使用"https://github.com/tensorflow/serving.git"克隆 Git 集线器存储库的地方， https://github.com/tensorflow/serving/tree/master/tensorflow_serving/example。

除此之外，据我所知，拉取 Docker 映像应该可以完成所需的一切。

即使使用自定义模型构建自定义 Docker 映像也不需要我们克隆 Git 中心存储库。

用于构建自定义 Docker 映像的代码如下所示：

sudo docker run -d --name sb tensorflow/serving
sudo docker cp /usr/local/google/home/abc/Jupyter_Notebooks/Premade_Estimator_Export sb:/models/Premade_Estimator_Export
sudo docker commit --change "ENV MODEL_NAME Premade_Estimator_Export" sb iris_container
sudo docker kill sb
sudo docker pull tensorflow/serving
sudo docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/usr/local/google/home/abc/Jupyter_Notebooks/TF_Serving/Premade_Estimator_Export,target=/models/Premade_Estimator_Export -e MODEL_NAME=Premade_Estimator_Export -t tensorflow/serving &
saved_model_cli show --dir /usr/local/google/home/abc/Jupyter_Notebooks/Premade_Estimator_Export/1556272508 --all
curl http://localhost:8501/v1/models/Premade_Estimator_Export #To get the status of the model

2. 关于对 root 的访问，如果我理解正确，您不希望在每个命令的开头使用Sudo运行 docker 命令。请按照下面提到的命令访问 Root。

   i. 添加 docker 组(如果尚不存在)

   ii. 将已连接的用户$USER添加到 docker 组。以下是要在终端中运行的命令：

   sudo groupadd docker

   sudo usermod -aG docker $USER

   iii. 重新启动您的 PC，您应该能够在没有 sudo 的情况下执行 Docker 命令。