Что я делаю не так с tenorflow, обслуживающим docker?

Question

Я пытаюсь выполнить обработку тензорного потока с помощью REST API, используя docker. Я следовал примеру из https://www.tensorflow.org/tfx/serving/docker и https://towardsdatascience.com/serving-keras-models-locally-using-tensorflow-serving-tf-2-x-8bb8474c304e. Я создал простой классификатор di git mnist. Путь экспорта моей модели:

MODEL_DIR = 'digit_mnist/model_serving/'
version = 1
export_path = os.path.join(MODEL_DIR, str(version))

, затем сохраняю модель с помощью этой команды:

tf.keras.models.save_model(model,
                           export_path,
                           overwrite=True,
                           include_optimizer=True,
                           save_format=None,
                           signatures=None,
                           options=None)

при запуске:

 sudo docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/artificial-neural-network/tensorflow_nn/digit_mnist/model_serving/1/,target=/models/model_serving -e MODEL_NAME=dmc -t tensorflow/serving

Я получаю эту ошибку:

docker: Error response from daemon: invalid mount config for type "bind": bind source path does not exist: /artificial-neural-networks/tensorflow_nn/digit_mnist/model_serving/1/.

Моя файловая структура выглядит следующим образом:

(venv) artificial_neural_networks/
    __init__.py
    pytorch_nn/
    tensorflow_nn/
        __init__.py
        digit_mnist/
            model_serving/
                1/
                    assets
                    variables/
                        variables.data-00000-of-00002
                        variables.data-00001-of-00002
                        variables.index
                    saved_model.pb
            __init__.py
            mnist.py

Где я делаю неправильные вещи? Я второй день решаю эту проблему, поэтому любая помощь будет признательна.