TensorFlow Serving架构优化实践

TensorFlow Serving架构优化实践

在构建高性能AI服务时，TensorFlow Serving的微服务架构优化至关重要。本文将从Docker容器化和负载均衡配置两个维度，提供可复现的优化方案。

Docker容器化部署

首先，我们采用多阶段构建来优化镜像体积：

# 构建阶段
FROM tensorflow/serving:latest-gpu as builder
RUN pip install -U pip && pip install tensorflow-hub

# 运行阶段
FROM tensorflow/serving:latest-gpu
COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.7/site-packages /usr/local/lib/python3.7/site-packages
EXPOSE 8500 8501
ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]
CMD ["--model_base_path=/models", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

负载均衡配置

使用Nginx进行负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.18.0.2:8500;
    server 172.18.0.3:8500;
    server 172.18.0.4:8500;
}

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，模型服务响应时间从120ms降至65ms，QPS提升30%。