
11.1 Servir un modèle TensorFlow
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devrez remplacer / par \ dans le chemin de l’hôte (mais pas dans le chemin du
conteneur).
•
-e MODEL_NAME=my_mnist_model
Fixe la valeur de la variable d’environnement MODEL_NAME du conteneur
an que TF Serving sache quel modèle servir. Par défaut, il recherchera des
modèles dans le répertoire /models et servira automatiquement la dernière
version trouvée.
•
tensorflow/serving
Le nom de l’image à exécuter.
Revenons à présent à Python et interrogeons ce serveur, tout d’abord par le biais
de l’API REST, puis de l’API gRPC.
Interroger TF Serving avec l’API REST ...