基于TensorFlow Serving的推理服务部署方案
最近在为一个Transformer模型搭建推理服务时，踩了不少坑，分享一下实际部署过程中的关键步骤和优化经验。
环境准备
首先需要安装TensorFlow Serving:
pip install tensorflow-serving-api
然后准备模型文件，这里以一个简化版的BERT模型为例，导出为SavedModel格式：
import tensorflow as tf
# 假设model是训练好的模型
tf.saved_model.save(model, 'bert_model/1')
部署步骤
- 启动服务:
tensorflow_model_server \
--model_base_path=bert_model \
--rest_api_port=8501 \
--grpc_port=8500 \
--model_name=bert_model
- 测试接口:
import requests
import json
url = "http://localhost:8501/v1/models/bert_model:predict"
data = {"instances": ["hello world"]}
response = requests.post(url, data=json.dumps(data))
print(response.json())
性能优化点
- 模型量化: 使用TensorFlow Lite进行INT8量化，推理速度提升约30%
- 批处理: 设置
--batching_parameters_file参数启用批处理 - 内存调优: 通过
--tensorflow_session_parallelism控制并发数
实际问题记录
部署过程中遇到的典型问题：
- 模型加载失败 - 原因是模型路径错误，需要确保模型目录结构正确
- 接口超时 - 增加
--timeout参数避免请求被中断 - 内存溢出 - 调整
--tensorflow_intra_op_parallelism参数
建议在生产环境前先进行压力测试，验证稳定性。
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