使用自定义容器镜像

推理端点不仅允许你自定义你的推理处理程序，还允许你提供自定义容器镜像。这些镜像可以是公共镜像，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。

从自定义镜像创建你的镜像工件的流程与基础镜像的流程相同。这意味着推理端点将从你提供的镜像派生出一个独特的镜像工件，其中包含所有模型工件。

模型工件（权重）存储在 /repository 目录下。例如，如果你使用 tensorflow/serving 作为自定义镜像，那么你必须设置 `model_base_path=“/repository”

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