基于Docker的模型服务部署测试

基于Docker的模型服务部署测试

最近在进行模型服务部署时，尝试了基于Docker的方案，踩了不少坑，记录一下。

测试环境

• Ubuntu 20.04 LTS
• Docker 20.10.7
• Python 3.8
• TensorFlow 2.8.0
• 模型：ResNet50分类模型

初始部署方案

首先尝试了官方TensorFlow Serving的Docker镜像：

docker run -p 8501:8501 \
  --mount type=bind,source=/path/to/model,target=/models/resnet50 \
  -e MODEL_NAME=resnet50 \
  tensorflow/serving:latest

性能测试结果

经过压力测试（使用ab工具）：

• 并发数10时，平均响应时间280ms，QPS 35.7
• 并发数50时，平均响应时间420ms，QPS 119.0
• 并发数100时，平均响应时间780ms，QPS 128.2

遇到的问题

1. 内存占用过高：默认配置下容器内存使用率超过80%
2. CPU资源争用：多个服务同时运行时出现性能下降
3. 启动时间过长：模型加载时间长达45秒

优化方案

# 调整资源配置
docker run -p 8501:8501 \
  --memory=2g \
  --cpus=1.5 \
  --mount type=bind,source=/path/to/model,target=/models/resnet50 \
  -e MODEL_NAME=resnet50 \
  -e MODEL_BASE_PATH=/models \
  tensorflow/serving:latest

优化后测试结果

• 并发数10时，平均响应时间240ms，QPS 41.7
• 并发数50时，平均响应时间320ms，QPS 156.2
• 并发数100时，平均响应时间480ms，QPS 208.3

结论

Docker部署确实提升了模型服务的可移植性，但需要合理配置资源限制，否则会影响整体性能。

可复现步骤

1. 准备模型文件
2. 拉取tensorflow/serving镜像
3. 使用上述命令启动容器
4. 进行压力测试
5. 调整资源配置后重新测试