TensorFlow Serving微服务架构实践

TensorFlow Serving微服务架构实践

环境准备

首先创建Docker环境，使用以下Dockerfile构建TensorFlow Serving镜像：

FROM tensorflow/serving:latest

# 复制模型文件到容器
COPY ./models /models

# 设置模型路径
ENV MODEL_NAME=mnist_model

# 启动服务
EXPOSE 8501 8500
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/\"$MODEL_NAME\"", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

容器化部署

使用Docker Compose编排多个服务实例：

version: '3.8'
services:
  tf-serving-1:
    build: .
    ports:
      - "8501:8501"
      - "8500:8500"
    volumes:
      - ./models:/models
    deploy:
      replicas: 2
  
  tf-serving-2:
    build: .
    ports:
      - "8502:8501"
      - "8503:8500"

负载均衡配置

使用Nginx进行负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 127.0.0.1:8501;
    server 127.0.0.1:8502;
    server 127.0.0.1:8503;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

实际测试

使用curl验证服务：

# 推送模型请求
curl -X POST http://localhost/predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"instances": [[1.0,2.0,3.0]]}'

通过上述配置，可实现TensorFlow Serving的高可用微服务架构。