TensorFlow Serving微服务测试方法踩坑记录
最近在实践TensorFlow Serving微服务架构时，遇到了不少坑，特此记录一下测试流程和解决方案。
Docker容器化部署
首先，我们使用Docker容器化部署TensorFlow Serving服务。标准镜像运行命令如下：
docker run -p 8501:8501 \
-v /path/to/model:/models \
-e MODEL_NAME=model_name \
tensorflow/serving:latest
负载均衡配置方案
我们采用Nginx作为反向代理，配置文件如下：
upstream tensorflow_backend {
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_backend;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
测试验证步骤
- 启动多个容器实例：
for i in {1..3}; do
docker run -d --name tf-serving-$i \
-p 850$i:8501 \
-v /models:/models \
tensorflow/serving:latest
done
- 测试接口：
curl -X POST http://localhost:8501/v1/models/model_name:predict \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"instances": [1.0, 2.0, 3.0]}'
常见问题
- 容器间网络通信失败，需要使用自定义bridge网络
- 模型版本管理混乱，建议使用版本控制机制
踩坑心得：部署TensorFlow Serving微服务时，务必做好容器间网络配置和负载均衡策略的测试。
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