本地带有 Yatai docker 容器的 BentoML - 未映射/部署 ML 模型

如何解决本地带有 Yatai docker 容器的 BentoML - 未映射/部署 ML 模型

我在 Centos 7 操作系统上使用 Bentoml（用于服务 ML 模型）和 Anaconda。我使用这个 docker-compose.yml 运行 yatai-seervice 和 yatai-db Docker 容器：

version: "3.1"
services:
  yatai-service:
    restart: unless-stopped
#    image: bentoml/yatai-service:0.7.5
    image: bentoml/yatai-service:latest
    command: " --db-url=postgres://postgres@yatai-db:5432/bentomldb --repo-base-url=/bentoml/repository"
    volumes:
      - /root/bentoml:/bentoml
    environment:
      - BENTOML_HOME=/bentoml
      - REPOSITORY_BASE_URL=/bentoml/repository
    depends_on:
      - yatai-db
    ports:
      - "3000:3000"
      - "8081:50051"
    networks:
      - yatai
  yatai-db:
    image: library/postgres:latest
    environment:
      - LC_ALL=C.UTF-8
      - POSTGRES_DB=bentomldb
      - POSTGRES_USER=postgres
      - POSTGRES_PASSWORD=
      - POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD=trust
    volumes:
      - /home/data/yatai/db:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5432:5432"
    networks:
      - yatai
networks:
  yatai: {}

在本地，ML 模型保存到 /root/bentoml/repository 并与卷映射到 yatai 容器，如您所见。我尝试了许多不同的文件夹来映射和存储模型，但似乎选项 --repo-base-url 无法正常工作，至少在本地环境中不是这种情况。具体来说，你知道在yatai-service容器的哪个位置放置需要服务的ML模型的正确位置吗？