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在这个案例中将演示如何为 TensorFlow Serving 运行一个 Docker 容器，这是一组组件，用于导出经过训练的 TensorFlow 模型，并使用标准的 tensorflow_model_server 来为实现的模型服务。TensorFlow Serving 服务器发掘出新的导出模型并使用 gRPC 来提供服务。

我们将使用 Docker 并假定你熟悉该系统，可参考 https://www.docker.com/ 了解 Docker 的相关知识并安装它。我们要做的是建立一个 TensorFlow Serving 版本。

具体做法

1. 从网址https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/tools/docker/Dockerfile.devel上下载Dockerfile.devel。
2. 通过运行以下命令构建一个容器：

   docker build--pull-t$USER/tensorflow-serving-devel-f Dockerfile.devel

3. 运行容器：

   docker run-it$USER/tensorflow-serving-devel

4. 克隆TensorFlow Serving、配置和测试服务器：