最近在用Docker搭建TensorFlow Serving, 在查阅了官方资料后，发现其文档内有不少冗余的步骤，便一步步排查，终于找到了更简单的Docker镜像构建方法。这里有两种方式：

版本一：

  1. FROM ubuntu:18.04
  3. # Install general packages
  4. RUN apt-get update && apt-get install -y wget && \
  5.     apt-get clean && \
  6.     rm -rf /var/lib/apt/lists/*
  7.     
  8. # New installation of tensorflow-model-server    
  9. RUN TEMP_DEB="$(mktemp)" \
  10.     && wget -O "$TEMP_DEB" 'http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt/pool/tensorflow-model-server-1.8.0/t/tensorflow-model-server/tensorflow-model-server_1.8.0_all.deb' \ 
  11.     && dpkg -i "$TEMP_DEB" \ 
  12.     && rm -f "$TEMP_DEB" \ 
  13.     && mkdir /tmp/model-export    
  14.     
  15. EXPOSE 9000
  17. # Serve the model when the container starts
  18. ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]
  19. CMD ["--port=9000", "--model_name=model", "--model_base_path=/tmp/model-export"]

版本二

  1. FROM ubuntu:18.04
  3. # Install general packages
  4. RUN apt-get update && apt-get install -y curl gnupg
  6. # New installation of tensorflow-model-server    
  7. RUN echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-server tensorflow-model-server-universal" | tee /etc/apt/sources.list.d/tensorflow-serving.list \ 
  8.     && curl https://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt/tensorflow-serving.release.pub.gpg | apt-key add - \ 
  9.     && apt-get update && apt-get install tensorflow-model-server \ 
  10.     && apt-get clean \ 
  11.     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*  \
  12.     && mkdir /tmp/model-export 
  14. EXPOSE 9000
  16. # Serve the model when the container starts
  17. ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]
  18. CMD ["--port=9000", "--model_name=model", "--model_base_path=/tmp/model-export"]

版本一生成的Docker镜像更小些，所以比较推荐第一种方法。至于为何会有第二个版本，因为是从官方的文档上找到的，而第一个是在别人提出的问题解答中找到的。

将上述代码保存为dockerfile文件，再执行docker build命令：

  1. docker build -t tensorflow-serving -f dockerfile .

之后，再通过docker run启动容器即可：

  1. docker run -p 9000:9000 tensorflow-serving

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