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emacski/tensorflow-serving
emacski
为ARM架构（32位和64位）提供TensorFlow Serving服务，支持多种ARM核心（如Cortex-A系列），便于在树莓派、BeagleBone等嵌入式平台部署机器学习模型。
13 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：emacski仓库类型：镜像最近更新：4 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
TensorFlow Serving on ARM
快速开始
在许多消费级/开发级64位和32位ARM平台上，您可以直接执行：
shdocker pull emacski/tensorflow-serving:latest # 或 docker pull emacski/tensorflow-serving:2.5.1
有关配置和模型部署的详细说明，请参考TensorFlow Serving with Docker。
镜像
emacski/tensorflow-serving:[Tag]
| 标签 | ARM核心兼容性 |
|---|---|
[Version]-linux_amd64_avx_sse4.2 | 不适用 |
[Version]-linux_arm64_armv8-a | Cortex-A35 / A53 / A57 / A72 / A73 |
[Version]-linux_arm64_armv8.2-a | Cortex-A55 / A75 / A76 |
[Version]-linux_arm_armv7-a_neon_vfpv3 | Cortex-A8 |
[Version]-linux_arm_armv7-a_neon_vfpv4 | Cortex-A7 / A12 / A15 / A17 |
示例：
bash# 在BeagleBone Black上 docker pull emacski/tensorflow-serving:2.5.1-linux_arm_armv7-a_neon_vfpv3
别名
emacski/tensorflow-serving:[Alias]
| 别名 | 对应标签 | 说明 |
|---|---|---|
[Version]-linux_amd64 | [Version]-linux_amd64_avx_sse4.2 | 默认的linux_amd64镜像 |
[Version]-linux_arm64 | [Version]-linux_arm64_armv8-a | 适用于大多数64位树莓派及兼容平台 |
[Version]-linux_arm | [Version]-linux_arm_armv7-a_neon_vfpv4 | 适用于大多数32位树莓派及兼容平台 |
latest-linux_amd64 | [Latest-Version]-linux_amd64 | |
latest-linux_arm64 | [Latest-Version]-linux_arm64 | |
latest-linux_arm | [Latest-Version]-linux_arm |
示例：
bash# 在树莓派3 B+上 docker pull emacski/tensorflow-serving:2.5.1-linux_arm64 # 或 docker pull emacski/tensorflow-serving:latest-linux_arm64
清单列表
emacski/tensorflow-serving:latest
| 镜像 | 操作系统 | 架构 |
|---|---|---|
emacski/tensorflow-serving:latest-linux_arm | linux | arm |
emacski/tensorflow-serving:latest-linux_arm64 | linux | arm64 |
emacski/tensorflow-serving:latest-linux_amd64 | linux | amd64 |
示例：
bash# 在树莓派3 B+上 docker pull emacski/tensorflow-serving # 或 docker pull emacski/tensorflow-serving:latest # 实际使用的镜像为emacski/tensorflow-serving:latest-linux_arm64 # 其本质是emacski/tensorflow-serving:[Latest-Version]-linux_arm64_armv8-a
emacski/tensorflow-serving:[Version]
| 镜像 | 操作系统 | 架构 |
|---|---|---|
emacski/tensorflow-serving:[Version]-linux_arm | linux | arm |
emacski/tensorflow-serving:[Version]-linux_arm64 | linux | arm64 |
emacski/tensorflow-serving:[Version]-linux_amd | linux | amd64 |
示例：
sh# 在树莓派3 B+上 docker pull emacski/tensorflow-serving:2.5.1 # 实际使用的镜像为emacski/tensorflow-serving:2.5.1-linux_arm64 # 其本质是emacski/tensorflow-serving:2.5.1-linux_arm64_armv8-a
调试镜像
从2.0.0版本开始，调试镜像也已构建并发布到Docker Hub。这些镜像与非调试镜像完全相同，额外包含busybox工具集。工具位于/busybox/bin目录，且已添加到系统PATH中。
对于上述任何镜像，在标签中[Version]之后、平台后缀（如需要）之前添加debug即可使用调试镜像。
sh# 多架构 docker pull emacski/tensorflow-serving:2.5.1-debug # 特定镜像 docker pull emacski/tensorflow-serving:2.5.1-debug-linux_arm64_armv8-a # 特定别名 docker pull emacski/tensorflow-serving:latest-debug-linux_arm64
使用示例：
sh# 启动一个带交互式ash（busybox）shell的新容器 docker run -ti --entrypoint /busybox/bin/sh emacski/tensorflow-serving:latest-debug-linux_arm64 # 使用交互式dash（系统）shell docker run -ti --entrypoint sh emacski/tensorflow-serving:latest-debug-linux_arm64 # 在运行中的调试容器内启动交互式ash shell docker exec -ti my_running_container /busybox/bin/sh
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 tensorflow-serving 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/emacski/tensorflow-serving:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull emacski/tensorflow-serving:<标签>
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镜像拉取常见问题
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oldzhang
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Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"