Oauth 2.0 如何使用OAuth2访问令牌调用tensorflow服务器？

我们正在自己的场地上运行Tensorflow模型服务器（它在Nginx服务器和Kong API网关后面的Kubernetes上运行），我已经成功地请求服务器进行模型预测。为了发出请求，我必须在报头中包含一个从我们自己的OAuth2授权服务器获得的访问令牌（“Authorization:Bearer my access token”）。现在我想调用服务器来更新model_config（如图所示）。这里给出的示例显示了类似的内容：

channel = grpc.insecure_channel(host) 
stub = model_service_pb2_grpc.ModelServiceStub(channel)
request = model_management_pb2.ReloadConfigRequest() 
model_server_config = model_server_config_pb2.ModelServerConfig()

似乎我必须使用安全通道，而不是不安全通道，但我无法找到仅使用访问令牌创建通道的方法。如果我很好地理解从gRPC Python文档中读到的内容，为了创建一个安全通道，我必须将他们称之为ChannelCredentials实例的内容作为参数传递，该实例似乎与“启用SSL的通道”一起使用。使用我的访问令牌创建gRPC tensorflow模型服务器的安全通道难道不可能吗？毕竟，我可以通过这种方式访问预测服务，不是吗