vnfs/DAaaS/inference-core/charts/tf-serving/templates/NOTES.txt

   1 1. Get the tensorflow serving URL by running these commands:
   2 {{- if .Values.ingress.enabled }}
   3 {{- range $host := .Values.ingress.hosts }}
   4   {{- range $.Values.ingress.paths }}
   5   http{{ if $.Values.ingress.tls }}s{{ end }}://{{ $host }}{{ . }}
   6   {{- end }}
   7 {{- end }}
   8 {{- else if contains "NodePort" .Values.service.type }}
   9   export NODE_PORT=$(kubectl get --namespace {{ .Release.Namespace }} -o jsonpath="{.spec.ports[0].nodePort}" services {{ include "tf-serving.fullname" . }})
  10   export NODE_IP=$(kubectl get nodes --namespace {{ .Release.Namespace }} -o jsonpath="{.items[0].status.addresses[0].address}")
  11   echo http://$NODE_IP:$NODE_PORT
  12 {{- else if contains "LoadBalancer" .Values.service.type }}
  13      NOTE: It may take a few minutes for the LoadBalancer IP to be available.
  14            You can watch the status of by running 'kubectl get svc -w {{ include "tf-serving.fullname" . }}'
  15   export SERVICE_IP=$(kubectl get svc --namespace {{ .Release.Namespace }} {{ include "tf-serving.fullname" . }} -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
  16   echo http://$SERVICE_IP:{{ .Values.service.port }}
  17 {{- else if contains "ClusterIP" .Values.service.type }}
  18   export SVC_NAME=$(kubectl get svc --namespace {{ .Release.Namespace }} -l "app={{ include "tf-serving.name" . }},modelName={{ .Values.modelName }},release={{ .Release.Name }}" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
  19   kubectl port-forward svc/$SVC_NAME 8500
  20 {{- end }}