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bitnamicharts/tensorflow-resnet

Bitnami TensorFlow ResNet的Helm图表，用于在Kubernetes集群上部署TensorFlow Serving ResNet模型，支持资源配置、Prometheus监控等功能，适用于开发和生产环境的模型服务部署。

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Bitnami TensorFlow ResNet软件包

TensorFlow ResNet是用于TensorFlow Serving和ResNet模型的客户端工具。

TensorFlow ResNet概述

商标声明：本软件列表由Bitnami打包。产品中提及的 respective 商标归各自公司所有，使用这些商标并不意味着任何关联或认可。

TL;DR

helm install my-release oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/tensorflow-resnet

希望在生产环境中使用TensorFlow ResNet？试试VMware Tanzu Application Catalog，Bitnami目录的商业版。

⚠️ 重要通知：Bitnami目录即将发生的变更

自2025年8月28日起，Bitnami将改进其公共目录，在新的Bitnami Secure Images计划下提供精选的强化、安全聚焦镜像集。作为此过渡的一部分：

首次向社区用户提供热门容器镜像的安全优化版本访问权限。
Bitnami将开始在其免费层中弃用对非强化、基于Debian的软件镜像的支持，并将逐步从公共目录中移除非最新标签。因此，社区用户将可访问数量减少的强化镜像，这些镜像仅以“latest”标签发布，用于开发目的。
从8月28日开始，在两周内，所有现有容器镜像（包括旧版本或特定版本标签，如2.50.0、10.6）将从公共目录（docker.io/bitnami）迁移到“Bitnami Legacy”仓库（docker.io/bitnamilegacy），且不再接收更新。
对于生产工作负载和长期支持，建议用户采用Bitnami Secure Images，包括强化容器、更小的攻击面、CVE透明度（通过VEX/KEV）、SBOM以及企业支持。

这些变更旨在通过推广软件供应链完整性和最新部署的最佳实践，提高所有Bitnami用户的安全态势。更多详情，请访问Bitnami Secure Images公告。

介绍

此图表使用Helm包管理器在Kubernetes集群上引导TensorFlow Serving ResNet部署。

前提条件

Kubernetes 1.23+
Helm 3.8.0+

安装图表

要使用发布名称my-release安装图表：

helm install my-release oci://REGISTRY_NAME/REPOSITORY_NAME/tensorflow-resnet

注意：您需要将占位符REGISTRY_NAME和REPOSITORY_NAME替换为Helm图表仓库和存储库的引用。例如，对于Bitnami，需使用REGISTRY_NAME=registry-1.docker.io和REPOSITORY_NAME=bitnamicharts。

这些命令使用默认配置在Kubernetes集群上部署TensorFlow Serving ResNet模型。参数部分列出了可在安装过程中配置的参数。

提示：使用helm list列出所有发布版本

配置和安装详情

资源请求与限制

Bitnami图表允许为图表部署内的所有容器设置资源请求和限制，这些配置位于resources值中（参见参数表）。设置请求对于生产工作负载至关重要，应根据具体用例进行调整。

为简化此过程，图表包含resourcesPreset值，可根据不同预设自动设置resources部分。有关这些预设，请查看bitnami/common图表。但在生产工作负载中，不建议使用resourcesPreset，因为它可能无法完全适应您的特定需求。有关容器资源管理的更多信息，请参阅Kubernetes官方文档。

Prometheus指标

通过将metrics.enabled设置为true，可将此图表与Prometheus集成。这将在服务中公开TensorFlow原生Prometheus端点，并包含必要的注解以实现Prometheus自动抓取。

Prometheus要求

集成需要正常安装Prometheus或Prometheus Operator。安装Bitnami Prometheus Helm图表或Bitnami Kube Prometheus Helm图表，可轻松在集群中部署Prometheus。

滚动与不可变标签

强烈建议在生产环境中使用不可变标签，确保如果相同标签更新为不同镜像时，部署不会自动更改。

如果主容器有新版本、重大变更或严重漏洞，Bitnami将发布新图表更新其容器。

备份与恢复

要在Kubernetes上备份和恢复Helm图表部署，需使用Velero（Kubernetes备份/恢复工具）备份源部署的持久卷，并将其附加到新部署。有关使用Velero的说明，请参阅本指南。

设置Pod亲和性

此图表允许使用affinity参数设置自定义Pod亲和性。有关Pod亲和性的更多信息，请参阅Kubernetes文档。

作为替代方案，您可使用bitnami/common图表中提供的Pod亲和性、Pod反亲和性和节点亲和性的任何预设配置。为此，设置podAffinityPreset、podAntiAffinityPreset或nodeAffinityPreset参数。

参数

全局参数

名称	描述	值
`global.imageRegistry`	全局Docker镜像仓库	`""`
`global.imagePullSecrets`	全局Docker仓库密钥名称数组	`[]`
`global.security.allowInsecureImages`	允许跳过镜像验证	`false`
`global.compatibility.openshift.adaptSecurityContext`	调整部署的securityContext部分以使其与OpenShift restricted-v2 SCC兼容：移除runAsUser、runAsGroup和fsGroup，让平台使用其允许的默认ID。可能值：auto（如果检测到运行的集群是OpenShift则应用）、force（始终执行调整）、disabled（不执行调整）	`auto`

通用参数

名称	描述	值
`kubeVersion`	强制目标Kubernetes版本（未设置时使用Helm功能）	`""`
`nameOverride`	部分覆盖common.names.fullname模板的字符串（保留发布名称）	`""`
`fullnameOverride`	完全覆盖common.names.fullname模板的字符串	`""`
`commonAnnotations`	添加到所有部署对象的注解	`{}`
`commonLabels`	添加到所有部署对象的标签	`{}`
`extraDeploy`	随发布一起部署的额外对象数组	`[]`
`diagnosticMode.enabled`	启用诊断模式（所有探针将被禁用，命令将被覆盖）	`false`
`diagnosticMode.command`	覆盖部署中所有容器的命令	`["sleep"]`
`diagnosticMode.args`	覆盖部署中所有容器的参数	`["infinity"]`

TensorFlow参数

名称	描述	值
`server.image.registry`	TensorFlow Serving镜像仓库	`REGISTRY_NAME`
`server.image.repository`	TensorFlow Serving镜像存储库	`REPOSITORY_NAME/tensorflow-serving`
`server.image.digest`	TensorFlow Serving镜像摘要（格式为sha256:aa....，设置后将覆盖标签）	`""`
`server.image.pullPolicy`	TensorFlow Serving镜像拉取策略	`IfNotPresent`
`server.image.pullSecrets`	Docker仓库密钥名称数组	`[]`
`client.image.registry`	TensorFlow ResNet镜像仓库	`REGISTRY_NAME`
`client.image.repository`	TensorFlow ResNet镜像存储库	`REPOSITORY_NAME/tensorflow-resnet`
`client.image.digest`	TensorFlow ResNet镜像摘要（格式为sha256:aa....，设置后将覆盖标签）	`""`
`client.image.pullPolicy`	TensorFlow ResNet镜像拉取策略	`IfNotPresent`
`client.image.pullSecrets`	Docker仓库密钥名称数组	`[]`
`automountServiceAccountToken`	在Pod中挂载服务账户令牌	`false`
`hostAliases`	部署Pod的主机别名	`[]`
`containerPorts.server`	TensorFlow服务器端口	`8500`
`containerPorts.restApi`	TensorFlow Serving REST API端口	`8501`
`replicaCount`	副本数量	`1`
`podAnnotations`	Pod注解	`{}`
`podLabels`	Pod标签	`{}`
`podAffinityPreset`	Pod亲和性预设（如果设置了`affinity`则忽略，允许值：`soft`或`hard`）	`""`
`podAntiAffinityPreset`	Pod反亲和性预设（如果设置了`affinity`则忽略，允许值：`soft`或`hard`）	`soft`
`nodeAffinityPreset.type`	节点亲和性预设类型（如果设置了`affinity`则忽略，允许值：`soft`或`hard`）	`""`
`nodeAffinityPreset.key`	要匹配的节点标签键（如果设置了`affinity`则忽略）	`""`
`nodeAffinityPreset.values`	要匹配的节点标签值（如果设置了`affinity`则忽略）	`[]`
`affinity`	Pod分配的亲和性（作为模板评估）	`{}`
`nodeSelector`	Pod分配的节点标签（作为模板评估）	`{}`
`tolerations`	Pod分配的容忍度（作为模板评估）	`[]`
`podSecurityContext.enabled`	启用Pod安全上下文	`true`
`podSecurityContext.fsGroupChangePolicy`	文件系统组变更策略	`Always`
`podSecurityContext.sysctls`	使用sysctl接口设置内核参数	`[]`
`podSecurityContext.supplementalGroups`	文件系统额外组	`[]`
`podSecurityContext.fsGroup`	Pod安全上下文fsGroup	`1001`
`containerSecurityContext.enabled`	启用容器安全上下文	`true`
`containerSecurityContext.seLinuxOptions`	容器SELinux选项	`{}`
`containerSecurityContext.runAsUser`	容器安全上下文runAsUser	`1001`
`containerSecurityContext.runAsGroup`	容器安全上下文runAsGroup	`1001`
`containerSecurityContext.runAsNonRoot`	容器安全上下文runAsNonRoot	`true`
`containerSecurityContext.privileged`	容器安全上下文privileged	`false`
`containerSecurityContext.readOnlyRootFilesystem`	容器安全上下文readOnlyRootFilesystem	`true`
`containerSecurityContext.allowPrivilegeEscalation`	容器安全上下文allowPrivilegeEscalation	`false`
`containerSecurityContext.capabilities.drop`	要删除的功能列表	`["ALL"]`
`containerSecurityContext.seccompProfile.type`	容器安全上下文seccomp配置文件	`RuntimeDefault`
`command`	覆盖默认容器命令（使用自定义镜像时有用）	`[]`
`args`	覆盖默认容器参数（使用自定义镜像时有用）	`[]`
`lifecycleHooks`	容器启动前后的自动化配置	`{}`
`extraEnvVars`	TensorFlow服务的额外环境变量数组	`[]`