多模型并行部署TensorFlow服务资源管理

多模型并行部署TensorFlow服务资源管理踩坑记录

最近在为公司AI平台做TensorFlow Serving微服务架构实践，遇到一个经典问题：如何优雅地并行部署多个模型服务。本篇记录踩坑过程和解决方案。

问题背景

我们有多个训练好的模型需要同时提供服务，最初尝试在单个容器中运行多个模型，结果发现资源争抢严重，模型间相互影响。\n

解决方案：Docker容器化部署

# 构建多模型服务镜像
FROM tensorflow/serving:latest

# 复制模型文件
COPY models /models

# 启动多个服务实例
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model1", "--port=8501", "--rest_api_port=8502"]

负载均衡配置

使用Nginx进行负载均衡配置：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.16.0.10:8501;
    server 172.16.0.11:8501;
    server 172.16.0.12:8501;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
    }
}

实际踩坑点

1. 模型加载时间过长导致服务启动失败
2. 容器资源限制不当导致性能下降
3. 负载均衡策略需要根据模型特征调整

最终通过合理配置容器资源和优化负载均衡策略，成功实现了稳定的服务化部署。