Docker容器化模型服务部署

Docker容器化模型服务部署

在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署是实现模型快速迭代和弹性伸缩的关键环节。本文将详细介绍如何通过Docker构建高效的模型服务容器。

基础镜像选择与构建

FROM tensorflow/serving:latest-gpu

# 复制模型文件到容器
COPY saved_model /models/model
ENV MODEL_NAME=model

# 暴露端口
EXPOSE 8501

自定义Dockerfile优化方案

为提升部署效率，建议采用多阶段构建：

FROM tensorflow/serving:latest-gpu as builder
COPY saved_model /models/model

FROM tensorflow/serving:latest-gpu
COPY --from=builder /models/model /models/model
ENV MODEL_NAME=model

生产环境部署配置

使用docker-compose进行服务编排：

version: '3.8'
services:
  serving:
    build: .
    ports:
      - "8501:8501"
    deploy:
      replicas: 3
    restart: unless-stopped

关键优化点

• 使用GPU加速推理性能
• 启用模型自动加载和热更新
• 配置健康检查确保服务可用性

通过上述方案，可实现模型服务的快速部署和弹性伸缩，为后续负载均衡配置奠定基础。