Docker容器化TensorFlow模型服务的运维监控实践

Docker容器化TensorFlow模型服务的运维监控实践

在实际生产环境中，将TensorFlow模型部署为微服务是AI应用落地的关键步骤。本文基于Docker容器化技术，提供一套可复现的部署方案。

基础镜像构建

首先创建基础TensorFlow Serving镜像：

FROM tensorflow/serving:2.13.0-gpu

# 安装额外依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y curl wget

# 复制模型文件
COPY model /models/model
RUN chmod -R 755 /models

EXPOSE 8500 8501

部署脚本

#!/bin/bash
# 启动服务并配置监控
MODEL_NAME=model
MODEL_PATH=/models/model

# 启动TensorFlow Serving
tensorflow_model_server \
  --model_name=$MODEL_NAME \
  --model_base_path=$MODEL_PATH \
  --rest_api_port=8501 \
  --grpc_port=8500 \
  --enable_batching=true \
  --batching_parameters_file=/config/batching_config.pbtxt \
  --monitoring_config_file=/config/monitoring_config.pbtxt &

# 启动Prometheus监控
prometheus --config.file=/config/prometheus.yml &

负载均衡配置

使用Nginx进行负载均衡：

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;
    }
}

监控指标

配置Prometheus抓取指标：

scrape_configs:
  - job_name: 'tensorflow-serving'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8501']

通过以上方案，可实现模型服务的快速部署、负载分发和运行时监控。