Docker使用TensorFlow Serving
参考:https://tensorflow.google.cn/serving/dockerDocker安装哪些容器存在构建一个镜像运行一个容器构建过程总结这个目录包含Dockerfiles,使得通过Docker启动和运行TensorFlow服务变得非常容易。Docker安装一般安装说明在Docker网站上,但是我们在这里给出一些快速链接:OSX:码头工具箱Ubuntu哪些容器存在?
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参考:https://tensorflow.google.cn/serving/docker
这个目录包含Dockerfiles,使得通过Docker启动和运行TensorFlow服务变得非常容易。
Docker安装
一般安装说明在Docker网站上,但是我们在这里给出一些快速链接:
- OSX:码头工具箱
- Ubuntu
哪些容器存在?
我们目前维护以下Dockerfiles:
Dockerfile.devel,这是一个最小的VM,具有构建TensorFlow服务所需的所有依赖关系。
构建一个镜像
docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel -f Dockerfile.devel .
运行一个容器
这假定你已经建立了镜像
Dockerfile.devel:使用开发容器克隆和测试TensorFlow Serving 存储库。
运行容器;
docker run -it $USER/tensorflow-serving-devel
在正在运行的容器中克隆,配置和测试Tensorflow Serving;
git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/serving
cd serving/tensorflow
./configure
cd ..
bazel test tensorflow_serving/...
构建过程总结
mkdir docker
cd docker
vim Dockerfile
# 写入 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/tools/docker/Dockerfile.devel 中的内容
# 构建镜像
docker build -t 781708249/tf_serving:V1 .
"""
参数说明:
-t :指定要创建的目标镜像名以及tag
. :Dockerfile 文件所在目录,也可以指定Dockerfile 的绝对路径
"""
# 查看构建的镜像
docker images / docker image ls
# 使用该镜像运行容器
# 1、运行交互式的容器 缺点 一旦退出 容器就会被关闭
docker run -i -t 781708249/tf_serving:V1 /bin/bash
# 2、后台启动
# docker run -d -P --name V1 781708249/tf_serving:V1
docker run -d -P --name V1 781708249/tf_serving:V1 /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
docker ps -ls #查看后台运行的容器
docker exec -it 容器ID/容器名 /bin/bash # 进入容器
# 保存容器
docker commit -m="has update" -a="Mr.wu" e218edb10161 781708249/tf_serving:V2
"""
各个参数说明:
-m:提交的描述信息
-a:指定镜像作者
e218edb10161:容器ID (不是镜像ID)
781708249/tf_serving:V2:指定要创建的目标镜像名
"""
# 设置镜像标签
docker images
docker tag 镜像ID 781708249/tf_serving:V3
# 发布镜像
docker login -u 用户名 -p 密码 # 登录到docker hub
# docker logout 退出
docker push 781708249/tf_serving:V2 # 上传到存储库
# 从远程存储库中提取并运行镜像
docker run -p 4000:80 781708249/tf_serving:V2
或者
mkdir docker
cd docker
vim Dockerfile.devel
# 写入 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/tools/docker/Dockerfile.devel 中的内容
# 构建镜像
docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel -f Dockerfile.devel .
# 运行容器
docker run -it $USER/tensorflow-serving-devel
……
……
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