基于Docker的TensorFlow模型服务化部署安全控制
在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署是实现模型服务化的关键步骤。本文将详细介绍如何通过Docker进行安全可控的模型服务部署。
Dockerfile构建
FROM tensorflow/serving:latest-gpu
# 设置非root用户
RUN useradd --create-home --shell /bin/bash modeluser
USER modeluser
WORKDIR /home/modeluser
# 复制模型文件
COPY --chown=modeluser:modeluser ./models ./models
# 暴露端口
EXPOSE 8501 8500
# 健康检查
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=30s --start-period=5s --retries=3 \
CMD curl -f http://localhost:8501/v1/models/ || exit 1
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