# 在 Docker 容器中提供模型 要在容器中提供模型，说明如下： 1. 启动上一节中构建的 MNIST 容器： ```py $ docker run --name=mnist_container -it $USER/mnist_serving ``` 1. 将`cd`命令转到主文件夹。 2. 使用以下命令运行 ModelServer： ```py $ tensorflow_model_server --model_name=mnist --model_base_path=/tmp/mnist_model/ &> mnist_log & ``` 1. 使用示例客户端检查模型中的预测： ```py $ python serving/tensorflow_serving/example/mnist_client.py --num_tests=100 --server=localhost:8500 ``` 1. 我们看到错误率为 7%，就像我们之前的笔记本示例执行一样： ```py Extracting /tmp/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting /tmp/train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting /tmp/t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting /tmp/t10k-labels-idx1-ubyte.gz .................................................................................................... Inference error rate: 7.0% ``` 而已！您已经构建了 Docker 镜像，并在 Docker 镜像中为您的模型提供服务。发出`exit`命令退出容器。