TensorFlow Serving服务配置对比

TensorFlow Serving服务配置对比

最近在部署TensorFlow Serving微服务时，踩了几个典型的坑，分享一下不同配置方案的对比。

方案一：基础Docker部署

最初直接使用官方镜像，配置简单但问题不少。使用以下命令启动：

docker run -p 8501:8501 \
  -v /path/to/model:/models/my_model \
  -e MODEL_NAME=my_model \
  tensorflow/serving

这种方式适合快速验证，但在生产环境容易遇到模型加载失败、端口冲突等问题。

方案二：Nginx负载均衡配置

为了解决单点问题，我们引入了Nginx负载均衡：

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;
    }
}

这种方案提升了可用性，但需要手动管理服务器状态。

方案三：Kubernetes+Ingress控制器

最终采用K8s方案，通过Deployment管理服务：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tensorflow-serving
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: tensorflow-serving
  template:
    spec:
      containers:
      - image: tensorflow/serving:latest
        ports:
        - containerPort: 8501

结合Ingress实现自动负载均衡，配置更加自动化。

建议根据实际场景选择方案，生产环境优先考虑K8s方案。