TensorFlow Serving健康检查接口实现方法

TensorFlow Serving健康检查接口实现方法

在TensorFlow Serving微服务架构中，健康检查是保障服务稳定运行的关键环节。本文将详细介绍如何为TensorFlow Serving实现自定义健康检查接口。

基础健康检查配置

TensorFlow Serving默认提供/health端点，但需要在启动时指定：

tensorflow_model_server \
  --model_base_path=/path/to/model \
  --enable_batching=true \
  --rest_api_port=8501 \
  --grpc_port=8500 \
  --health_check_timeout=30s \
  --enable_health_check=true

Docker容器化健康检查

在Dockerfile中配置健康检查：

FROM tensorflow/serving:latest

COPY ./model /models/model
EXPOSE 8501 8500

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=60s \
  CMD curl -f http://localhost:8501/v1/models/model || exit 1

自定义健康检查接口

创建自定义健康检查脚本health_check.py：

import requests
import json
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/health', methods=['GET'])
def health_check():
    try:
        # 检查TensorFlow Serving状态
        serving_status = requests.get('http://localhost:8501/v1/models/model')
        
        if serving_status.status_code == 200:
            return jsonify({
                'status': 'healthy',
                'model_status': serving_status.json()
            })
        else:
            return jsonify({'status': 'unhealthy'}), 503
    except Exception as e:
        return jsonify({'status': 'unhealthy', 'error': str(e)}), 503

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

负载均衡配置方案

在Nginx配置中使用健康检查：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.16.0.10:8501 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server 172.16.0.11:8501 max_fails=3 fail_timeout=30s;
}

server {
    listen 80;
    location /health {
        access_log off;
        return 200 "healthy\n";
    }
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

通过上述配置，可以实现完整的TensorFlow Serving微服务健康监控体系。