Kubernetes下TensorFlow模型服务化架构设计

Kubernetes下TensorFlow模型服务化架构设计

在Kubernetes环境中部署TensorFlow Serving服务，需要考虑容器化部署和负载均衡配置。以下为具体实现方案。

Docker容器化部署

首先创建Dockerfile文件：

FROM tensorflow/serving:latest-gpu
COPY model /models/model
ENV MODEL_NAME=model
EXPOSE 8501 8500
ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]
CMD ["--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

构建并推送镜像：

# 构建镜像
kubectl create deployment tf-serving --image=your-registry/tf-serving:latest
# 暴露服务端口
kubectl expose deployment tf-serving --port=8501 --target-port=8501

负载均衡配置

在Kubernetes中通过Service实现负载均衡：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: tf-serving-lb
spec:
  selector:
    app: tf-serving
  ports:
    - port: 8501
      targetPort: 8501
  type: LoadBalancer

部署后获取外部IP：

kubectl get service tf-serving-lb
# 输出示例：EXTERNAL-IP 192.168.1.100

灰度发布策略

通过Deployment配置滚动更新：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tf-serving
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0

通过配置可以实现服务的高可用性和弹性伸缩。