使用自定义容器镜像

推理端点不仅允许您自定义推理处理程序，还允许您提供自定义容器镜像。 这些可以是公共镜像，例如 tensorflow/serving:2.7.3，也可以是托管在 Docker Hub、AWS ECR、Azure ACR 或 Google GCR 上的私有镜像。

从自定义镜像创建图像工件的创建流程与基础镜像相同。 这意味着推理端点将从您提供的镜像创建一个唯一的图像工件，包括所有模型工件。

模型工件（权重）存储在 /repository 下。 例如，如果您使用 tensorflow/serving 作为您的自定义镜像，则必须设置 model_base_path=“/repository”。

tensorflow_model_server \
  --rest_api_port=5000 \
  --model_name=my_model \
  --model_base_path="/repository"