我正在尝试使用 tensorflow 服务来服务模型。当我尝试使用 ksonnet 应用服务组件时，我看到在 kubernetes(gke) 上创建的工作负载正在使用 tensorflow 1.7(gcr.io/kubeflow-images-public/tensorflow-serving-1.7:v20180604-0da89b8a)。
有没有办法指定在 Kubeflow 中服务的 tensorflow 版本？
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TensorFlow 的版本由您使用的 TensorFlow Serving Docker 映像决定。如果您使用 Kubeflow ksonnet 原型进行 TFServing，则可以使用参数modelServerImage来设置图像。
于 2018-08-24T12:37:13.193 回答
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此外，在创建服务原型后，您可以运行ks show <env_name> -c <prototype_name>以查看将要部署的实际 YAML 文件。这可能会让您对实际将部署的内容有一个更易读的视图，然后您可以更深入地查看 jsonnet 内部，以查看如何使用您的参数设置特定变量（在本例中是引用 tf 服务版本的图像）中指定params.jsonnet。
于 2019-01-29T07:30:24.530 回答