基于Jenkins的TensorFlow服务自动化部署流程
在TensorFlow Serving微服务架构实践中，构建自动化部署流水线是提升开发效率的关键环节。本文将详细介绍如何利用Jenkins实现TensorFlow模型的自动化部署流程。
环境准备
首先创建Dockerfile文件，定义容器化环境：
FROM tensorflow/serving:latest
COPY model /models/model
EXPOSE 8501
ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]
Jenkins Pipeline配置
在Jenkins中创建Pipeline项目，配置以下步骤：
- 代码拉取：从Git仓库拉取最新模型代码和Dockerfile
- 构建镜像：
docker build -t tensorflow-serving:latest . - 推送镜像：
docker push your-registry/tensorflow-serving:latest - 部署到K8s：使用kubectl apply -f deployment.yaml
负载均衡配置
在生产环境中，通过Nginx实现负载均衡：
upstream tensorflow_servers {
server 10.0.1.10:8501;
server 10.0.1.11:8501;
server 10.0.1.12:8501;
}
通过以上配置，可以实现TensorFlow服务的高可用部署与自动扩缩容。此方案已在多个生产环境验证稳定运行。
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