PyTorch vs TensorFlow Serving 性能对比测试
测试目标
本文通过实际部署场景对比 PyTorch 和 TensorFlow Serving 的推理性能，包括延迟、吞吐量和资源占用。
测试环境
- GPU: NVIDIA RTX 3090
- CPU: Intel i7-12700K
- 内存: 64GB DDR4
- 操作系统: Ubuntu 20.04
模型选择
使用 ResNet50 预训练模型进行测试，输入尺寸为 (3, 224, 224)。
PyTorch 部署代码
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import models
import time
# 加载模型并转换为 TorchScript
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
traced_model.save("resnet50_traced.pt")
# 性能测试
with torch.no_grad():
start = time.time()
for _ in range(1000):
traced_model(example_input)
end = time.time()
print(f"PyTorch 平均延迟: {(end-start)*1000/1000:.2f}ms")
TensorFlow Serving 郬置
使用 TensorFlow Serving 容器部署模型：
# 启动服务
sudo docker run -p 8501:8501 \
--mount type=bind,source=/path/to/model,target=/models/resnet50 \
-e MODEL_NAME=resnet50 -t tensorflow/serving:latest
测试结果
- PyTorch: 平均延迟 23.4ms，吞吐量 42.7 samples/sec
- TensorFlow Serving: 平均延迟 28.9ms，吞吐量 34.6 samples/sec
结论
在本测试环境下，PyTorch 部署性能优于 TensorFlow Serving，延迟降低约19%。建议在 GPU 环境下优先考虑 PyTorch 部署方案。
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