TensorFlow Serving多实例部署方案

TensorFlow Serving多实例部署方案对比

背景

在实际生产环境中，单个TensorFlow Serving实例往往无法满足高并发请求需求。本文将对比两种主流的多实例部署方案：Docker容器化部署和传统负载均衡部署。

方案一：Docker容器化部署

使用Docker容器化技术部署多个TensorFlow Serving实例，通过Docker Compose进行编排。

version: '3'
services:
  tensorflow-serving-1:
    image: tensorflow/serving:latest
    container_name: tf-serving-1
    ports:
      - "8501:8501"
    volumes:
      - ./models:/models
    command: tensorflow_model_server --model_base_path=/models/model1 --port=8501 --rest_api_port=8501
  
  tensorflow-serving-2:
    image: tensorflow/serving:latest
    container_name: tf-serving-2
    ports:
      - "8502:8501"
    volumes:
      - ./models:/models
    command: tensorflow_model_server --model_base_path=/models/model2 --port=8502 --rest_api_port=8502

方案二：负载均衡配置方案

使用Nginx进行负载均衡，将请求分发到多个TensorFlow Serving实例。

upstream tensorflow_servers {
    server 127.0.0.1:8501 weight=3;
    server 127.0.0.1:8502 weight=2;
}

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

对比分析

Docker方案部署简单，但资源隔离性较差；负载均衡方案性能更优，但配置复杂度高。生产环境建议采用容器化+负载均衡的组合方案。