TensorFlow Serving多环境部署方案

TensorFlow Serving多环境部署方案踩坑记录

最近在为一个图像识别项目搭建TensorFlow Serving服务，踩了不少坑，分享一下完整的Docker化部署和负载均衡配置方案。

Docker容器化部署

首先，我使用了官方的TensorFlow Serving镜像，但遇到了模型加载失败的问题。解决方法是将模型文件打包到容器中：

FROM tensorflow/serving:latest

# 复制模型文件
COPY model /models/my_model

# 设置环境变量
ENV MODEL_NAME=my_model
EXPOSE 8501

然后通过以下命令构建并运行：

sudo docker build -t my-tfserving .
sudo docker run -d -p 8501:8501 my-tfserving

负载均衡配置

为了实现高可用，我使用Nginx做负载均衡。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 $http_host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

实际踩坑点

1. 模型版本管理：必须使用模型目录的版本号命名，如/models/my_model/1
2. 端口映射：容器内端口8501要正确映射到宿主机
3. 权限问题：Docker容器内运行需要正确的文件权限

建议在生产环境使用Kubernetes管理服务，这样可以自动处理扩缩容和故障转移。