TensorFlow Serving服务注册中心集成实践

TensorFlow Serving服务注册中心集成实践

在现代AI应用架构中，TensorFlow Serving作为模型部署的核心组件，其服务发现和负载均衡能力直接影响系统可用性。本文将深入探讨如何通过Consul实现TensorFlow Serving服务注册，并配置Nginx负载均衡。

服务注册实践

首先部署Consul服务发现组件：

# 启动Consul容器
sudo docker run -d --name consul \
  -p 8500:8500 \
  -p 8600:8600 \
  -v /consul/data:/consul/data \
  consul agent -dev -client=0.0.0.0

然后配置TensorFlow Serving服务注册：

# 启动TensorFlow Serving容器并注册到Consul
sudo docker run -d --name tf-serving \
  --network=host \
  -v /models:/models \
  tensorflow/serving:latest \
  --model_base_path=/models \
  --rest_api_port=8501 \
  --enable_batching=true \
  --batching_parameters_file=/batching_config.txt

负载均衡配置

使用Nginx配置负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 192.168.1.10:8501;
    server 192.168.1.11:8501;
    server 192.168.1.12:8501;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

通过以上配置，实现了TensorFlow Serving的高可用部署架构，服务自动注册与负载均衡策略有效提升了系统稳定性。