Kserve文档模型存储 - PVC
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本文档说明如何在 PVC 中存储模型并使用保存在 PVC 上的模型创建推理服务。
创建 PV 和 PVC
参考文档创建持久卷（PV）和持久卷声明（PVC），PVC 将用于存储模型。本文档使用本地 PV。
kubectl
将模型复制到 PV
运行 Pod
model-store-pod 并登录到容器 model-store。在另一个终端中，将模型从本地复制到 PV，然后删除
model-store-pod。使用 PVC 上的模型部署 InferenceService
将 ${PVC_NAME} 更新为已创建的 PVC 名称，并使用 PVC
storageUri 创建推理服务。应用
sklearn-pvc.yaml。注意在文件夹
${PVC_NAME}/${MODEL_NAME}/ 中应该有您的模型 model.joblib。还要注意
${MODEL_NAME} 只是一个文件夹，但保持相同的名称是一个很好的约定。运行预测
现在可以通过
${INGRESS_HOST}:${INGRESS_PORT} 访问入口，或按照此说明查找入口 IP 和端口。预期输出
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