Run docker container Error: Could not find base path /models/model for servable model

Question

我在尝试使用 docker 图像运行一个 docker 容器时遇到问题：tensorflow/serving.

我运行命令：

docker run --name=tf_serving -it tensorflow/serving

结果是：

2019-10-28 04:23:56.858540: I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:462] Adding/updating models.
2019-10-28 04:23:56.858571: I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:573]  (Re-)adding model: model
2019-10-28 04:23:56.858852: E tensorflow_serving/sources/storage_path/file_system_storage_path_source.cc:362] FileSystemStoragePathSource encountered a filesystem access error: Could not find base path /models/model for servable model

我一直在努力解决它，但仍然存在。有没有人知道这个，非常感谢！

Answer 1

您应该提供保存的模型路径。服务容器将在其 /models 目录中找到所有模型。您可以使用 -v for docker run 命令。这样做：

docker run --name=tf_serving -it -v /path/to/saved_model:/models/saved_model tensorflow/serving

Answer 2

我找到了解决办法，有同样问题的朋友，我们需要在本地电脑和docker中提供模型路径：

docker run --name=the_name -p 9000:9000 -it -v "/path_to_the_model_in_computer:/path_to_model_in_docker" tensorflow/serving:1.15.0 --model_name=MODEL_NAME --port=9000

Answer 3

我遇到了同样的问题

docker run -p 8501:8501 --name tensorflowserving \
--mount type=bind,source=absolute path to model/resnet,target=/models/resnet \
-e MODEL_NAME=resnet -t tensorflow/serving

在我的案例中，模型是这个错误的过程。

对我认为很有帮助的争论的解释

-p 8501:8501：这是 REST 端点端口。每个预测请求都将发送到此端口。例如，您可以制作一个预测请求到 http://localhost:8501.

—名称tensorflowserving：这是给Docker 容器运行 TF 服务。它可用于启动和停止容器实例稍后。

—挂载类型=bind,source=/Users/tf-server/img_classifier/,

target=/models/img_classifier: mount 命令只是复制模型从指定路径（/Users/tf-server/img_classifier/）导入 Docker 容器 (/models/img_classifier)，因此 TF 服务具有访问它

Run docker container Error: Could not find base path /models/model for servable model

Run docker container Error: Could not find base path /models/model for servable model

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tensorflow

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