#安装docker  curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

 #设置docker源  yum-config-manager     --add-repo     https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

 #设置docker开机启动  systemctl enable docker.service   #关闭docker开机启动  systemctl disable docker.service   #启动docker  systemctl start docker.service

 #查看docker是否安装成功  docker run hello-world

 #拉取tensorflow/serving镜像  docker pull tensorflow/serving

mkdir /root/software  cd /root/software

#clone tensorflow/serving例子  git clone https://github.com/tensorflow/serving

 #运行tensorflow/serving镜像   #--mount：   表示要进行挂载   #source：    指定要运行部署的模型地址， 也就是挂载的源，这个是在宿主机上的模型目录   #target:     这个是要挂载的目标位置，也就是挂载到docker容器中的哪个位置，这是docker容器中的目录   #-t:         指定的是挂载到哪个容器   #-p:         指定主机到docker容器的端口映射   #docker run: 启动这个容器并启动模型服务（这里是如何同时启动容器中的模型服务的还不太清楚）   #综合解释：将source目录中的例子模型，挂载到-t指定的docker容器中的target目录，并启动  docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/root/software/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_cpu,target=/models/half_plus_two -e MODEL_NAME=half_plus_two -t tensorflow/serving &

 #查看是否启动成功  curl -d '{"instances": [1.0, 2.0, 5.0]}'   -X POST http://localhost:8501/v1/models/half_plus_two:predict

 #查看docker镜像运行信息  docker ps -a

 #查看安装的docker镜像  docker images

 #停止运行中的docker镜像  docker stop 9c7b87b025ff

 #--restart=always 设置镜像随容器启动   #--model_config_file=file model配置文件   docker run -p 8501:8501 --restart=always --mount type=bind,source=/root/tensormodel/,target=/models/ -t tensorflow/serving  --model_config_file=/models/models.config &

 #在/etc/rc.local文件里加入设置开机重启容器（这样镜像就可以和容器一起启动了）  (sleep 15  systemctl restart docker.service

 #models.config配置文件如下  model_config_list:{      config:{          name:"maimai"          base_path:"/models/maimai/"          model_platform:"tensorflow"          model_version_policy {              specific {              versions: 1              versions: 2  			versions: 3  			versions: 4  			versions: 5              }          }      },      config:{          name:"stylegan"          base_path:"/models/stylegan/"          model_platform:"tensorflow"          model_version_policy {              specific {              versions: 1              }          }      },   }

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