Основная цель - иметь возможность обновлять model_config_list
и изменять идентификаторы моделей, обслуживаемых по требованию. Итак, для начала я хотел бы иметь возможность получить текущую конфигурацию обслуживания tf.
До сих пор я пробовал что-то вроде этого:
versions_string = '\n'.join(['versions:' + str(_id) for _id in versions])
server_config = f"""
model_config_list {{
config {{
name: "{model_name}",
base_path: "{base_path}",
model_platform: "tensorflow",
model_version_policy: {{
specific {{
{versions_string}
}}
}}
}}
}}
"""
model_server_config = model_server_config_pb2.ModelServerConfig()
model_server_config = text_format.Parse(
text=server_config,
message=model_server_config
)
Проблема с этим подходомчто в случае, если вы настраивали более одной модели каждый раз, когда вы выполняете вышеуказанное обновление, вы в основном удаляете конфигурацию для всех моделей, кроме той, над которой вы сейчас работаете.
Есть ли способ получить текущее model_config_list