Seldon是一个开源的，基于kubernetes的模型部署服务。目前支持多种主流的机器学习及深度学习框架，包括Xgboost， Tensorflow， Pytorch等，支持多种语言（包括python，java等）的模型代码打包。
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典型的python模型服务，使用seldon-core-microservices是如何启动，如何通过REST方式响应模型推理请求的
当部署模型服务（即创建SeldonDeployment）时，模型文件已包含在docker image中。那模型文件是如何打包成docker image呢？
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如何使用seldon内置支持的TFServing模型服务，部署tensorflow模型服务，调用模型服务推理，以及seldon是如何实现内置TFServing服务的
典型的python模型服务，使用seldon-core-microservices是如何启动，如何通过REST方式响应模型推理请求的
当部署模型服务（即创建SeldonDeployment）时，模型文件已包含在docker image中。那模型文件是如何打包成docker image呢？
本文介绍seldon如何定义和使用模型编排（graph），已经通过什么方式实现（即engine容器）
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