基于Docker的TensorFlow模型服务负载均衡调优实践

基于Docker的TensorFlow模型服务负载均衡调优实践

在现代AI应用架构中，TensorFlow Serving已成为模型部署的标准方案。本文将深入探讨如何通过Docker容器化和负载均衡配置来优化TensorFlow模型服务。

Docker容器化部署

首先创建Dockerfile：

FROM tensorflow/serving:latest
COPY model /models/model
ENV MODEL_NAME=model
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

构建并运行容器：

# 构建镜像
 docker build -t tf-serving:latest .
# 运行服务
 docker run -d --name tf-server -p 8500:8500 -p 8501:8501 tf-serving:latest

负载均衡配置方案

使用Nginx实现负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.18.0.2:8501;
    server 172.18.0.3:8501;
    server 172.18.0.4:8501;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

性能调优要点

1. 资源限制：在Docker运行时添加--memory=2g --cpus=1.5限制
2. 连接池配置：Nginx增加keepalive_timeout 65;参数
3. 健康检查：通过curl http://localhost:8501/v1/models/model监控服务状态

通过以上方案，可实现高可用、高性能的TensorFlow模型服务架构。