model_dir = Path('./models') / config.env_id / config.model_name
时间: 2024-03-29 22:39:34 浏览: 24
这是一行Python代码,它使用了Path库来定义一个文件路径。其中config.env_id和config.model_name是变量,分别表示环境ID和模型名称。这行代码的作用是创建一个路径,指向一个名为config.model_name的模型文件夹,该文件夹在名为config.env_id的环境文件夹下。
相关问题
逐行解读FROM ubuntu: 16.04 ENV JAVA_DIR=/usr/local COPY ./jdk8.tar.gz $JAVA_DIR/ COPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar RUN cd $JAVA_DIR \ && tar -xf ./jdk8.tar.gz \ && mv ./jdk1.8.0 144 ./java8 ENV JAVA_HOME=$JAVA_DIR/java8 ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin EXPOSE 8090 ENTRY POINT java -jar / tmp/ app.jar
1. `FROM ubuntu:16.04`:指定基础镜像为Ubuntu 16.04。
2. `ENV JAVA_DIR=/usr/local`:设置名为JAVA_DIR的环境变量,值为/usr/local。
3. `COPY ./jdk8.tar.gz $JAVA_DIR/`:将当前目录下的jdk8.tar.gz文件复制到容器内的$JAVA_DIR目录中。
4. `COPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar`:将当前目录下的docker-demo.jar文件复制到容器内的/tmp目录中,并将其命名为app.jar。
5. `RUN cd $JAVA_DIR \ && tar -xf ./jdk8.tar.gz \ && mv ./jdk1.8.0_144 ./java8`:在容器内执行命令,首先进入$JAVA_DIR目录,然后解压缩jdk8.tar.gz文件,并将解压缩后的文件夹重命名为java8。
6. `ENV JAVA_HOME=$JAVA_DIR/java8`:设置名为JAVA_HOME的环境变量,值为$JAVA_DIR/java8。
7. `ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin`:将$JAVA_HOME/bin目录添加到PATH环境变量中。
8. `EXPOSE 8090`:将容器的8090端口暴露出来,以便外部可以访问该端口。
9. `ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar`:设置容器启动后的入口点为执行java -jar /tmp/app.jar命令,用于启动应用程序。
将docker run -p 8501:8501 -v /mnt/hgfs/data_input_test/tensorflow-yolov4-tflite-master/models/:/models/yolov4 -it tensorflow/serving:latest -e MODEL_NAME=yolov4 --model_base_path=/models/yolov4这行命令装换成k8s yaml文件
要将上述Docker命令转换为Kubernetes YAML文件,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 创建一个Deployment YAML文件来定义Pod的部署。创建一个`deployment.yaml`文件,并添加以下内容:
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: yolov4-deployment
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: yolov4-app
template:
metadata:
labels:
app: yolov4-app
spec:
containers:
- name: tensorflow-serving
image: tensorflow/serving:latest
ports:
- containerPort: 8501
volumeMounts:
- name: models-volume
mountPath: /models/yolov4
env:
- name: MODEL_NAME
value: yolov4
args: ["--model_base_path=/models/yolov4"]
volumes:
- name: models-volume
hostPath:
path: /mnt/hgfs/data_input_test/tensorflow-yolov4-tflite-master/models/
```
2. 创建一个Service YAML文件来公开Pod。创建一个`service.yaml`文件,并添加以下内容:
```yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: yolov4-service
spec:
selector:
app: yolov4-app
ports:
- protocol: TCP
port: 8501
targetPort: 8501
type: NodePort
```
现在,您可以使用kubectl命令将这两个YAML文件应用于Kubernetes集群:
```
kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml
```
这将在Kubernetes集群中创建一个名为`yolov4-deployment`的部署和一个名为`yolov4-service`的服务。
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