TensorFlow, обслуживающий S3 и Docker

Question

Я пытаюсь найти способ использовать обслуживание Tensorflow с возможностью добавления новых моделей и новых версий моделей. Могу ли я указать подачу тензорного потока на ведро S3?

Также мне нужно, чтобы он работал как контейнер? Возможно ли это, или мне нужно реализовать другую программу, чтобы развернуть модель и добавить ее в общий том и попросить тензор потока обновить модели в файловой системе?

Или мне нужно создать свой собственный образ докера, чтобы можно было извлекать контент из s3?

Answer 1

Я обнаружил, что могу использовать информацию о соединении TF S3 (даже если она не указана в контейнере обслуживающего док-станции TF). Пример команды запуска docker:

docker run -p 8501:8501 -e AWS_ACCESS_KEY_ID=$AWS_ACCESS_KEY_ID -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=$AWS_SECRET_ACCESS_KEY -e MODEL_BASE_PATH=s3://path/bucket/models -e MODEL_NAME=model_name -e S3_ENDPOINT=s3.us-west-1.amazonaws.com -e AWS_REGION=us-west-1 -e TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3 -t tensorflow/serving

Примечание Уровень журнала был установлен из-за этой ошибки