我正忙于配置 TensorFlow Serving 客户端，该客户端要求 TensorFlow Serving 服务器针对给定模型对给定输入图像进行预测。
如果请求的模型尚未提供，则会从远程 URL 下载到服务器模型所在的文件夹。（客户这样做）。此时我需要更新model_config并触发服务器重新加载它。
此功能似乎存在（基于https://github.com/tensorflow/serving/pull/885和https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/apis/model_service.proto#L22） ，但我找不到有关如何实际使用它的任何文档。
我本质上是在寻找一个 python 脚本，我可以用它从客户端触发重新加载（或者以其他方式配置服务器以侦听更改并触发重新加载本身）。