TensorFlow Serving微服务调优实践指南

TensorFlow Serving微服务调优实践指南

在实际生产环境中，TensorFlow Serving的性能调优是模型服务化部署的关键环节。本文将从Docker容器化和负载均衡配置两个维度，分享可复现的优化方案。

Docker容器化优化

FROM tensorflow/serving:latest-gpu

# 设置环境变量
ENV TF_SERVING_PORT=8501
ENV TF_GRPC_PORT=8500

# 复制模型文件
COPY model /models/model

# 配置启动参数
ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]
CMD ["--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

负载均衡配置方案

使用Nginx进行负载均衡，配置文件如下：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.16.0.10:8501;
    server 172.16.0.11:8501;
    server 172.16.0.12:8501;
}

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

通过以上配置，可实现模型服务的高可用性和水平扩展能力。