我们如何在kubeflow中指定tensorflow服务的版本？

Question

我正在尝试使用tensorflow服务来为模型提供服务。当我尝试使用ksonnet应用服务组件时，我发现在kubernetes(gke)上创建工作负载正在使用tensorflow 1.7(gcr.io/kubeflow-images-public/tensorflow-serving-1.7:v20180604-0da89b8a).

有没有办法指定Kubeflow中的tensorflow服务的版本？

Answer 1

Docker的版本由您使用的TensorFlow服务TensorFlow镜像决定。如果您使用的是TFServing的Kubeflow ksonnet原型，则可以使用参数modelServerImage来设置映像。

Answer 2

此外，在创建服务原型之后，您可以运行ks show <env_name> -c <prototype_name>来查看将要部署的实际YAML文件。这可能会让您对实际要部署的内容有一个更具可读性的视图，然后您可以更深入地查看jsonnet，以了解如何使用在params.jsonnet中指定的参数设置特定变量(在本例中是引用tf服务版本的映像)。