docker - MLFlow：无法为“mlflow models build-docker”指定基础镜像

Question

使用 mlflow 模型 build-docker，它总是从硬编码定义（mlflow.models.docker_utils.py 中的 _DOCKERFILE_TEMPLATE 字符串）创建图像，这是一个大约 3GB 的相当“重”的图像。这是一种否决此内置 dockerfile 定义的方法，以便您可以使用更轻量级的 docker 映像？此外，看起来 docker 映像正在通过 java 为模型提供服务，这引入了许多额外的依赖项。为什么默认不能只使用 python-func 概念，就像 mlflow 在本地系统上服务一样？

谢谢，顺便说一句，我真的很喜欢 mlflow！

2021 年 9 月 27 日更新：（回应评论）

如何重现：（来自 CLI）

    mlflow models build-docker -m {model uri) -n {docker name}    

docker 文件始终基于硬编码的内容

    mlflow.models.docker_utils.py

在一个名为的字符串中

    _DOCKERFILE_TEMPLATE

此字符串在函数中使用

 _build_image(....)   (line 80)

在第 103 行，它实际上用于基于此字符串创建本地 docker 文件

        with open(os.path.join(cwd, "Dockerfile"), "w") as f:
            f.write(
                _DOCKERFILE_TEMPLATE.format(

我本来希望它将用户指定的 Dockerfile 作为输入，而不是硬编码的 _DOCKERFILE_TEMPLATE

标签： dockermlflow