TensorFlow服务多版本兼容性测试方案

TensorFlow服务多版本兼容性测试方案

在TensorFlow Serving微服务架构中，模型版本管理是核心挑战。本文提供一套完整的多版本兼容性测试方案。

测试环境准备

首先创建Docker容器化测试环境：

FROM tensorflow/serving:latest
COPY models /models
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models", "--rest_api_port=8501"]

多版本模型部署测试

使用以下脚本进行版本兼容性验证：

import tensorflow as tf
import requests

def test_model_versions():
    # 测试v1版本模型
    response = requests.post(
        'http://localhost:8501/v1/models/model_name:predict',
        json={'instances': [[1.0, 2.0]]}
    )
    print(response.json())
    
    # 测试v2版本模型
    response = requests.post(
        'http://localhost:8501/v1/models/model_name/versions/2:predict',
        json={'instances': [[1.0, 2.0]]}
    )
    print(response.json())

负载均衡配置

在Nginx中配置负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.17.0.2:8500;
    server 172.17.0.3:8500;
    server 172.17.0.4:8500;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
    }
}

通过版本路由和负载均衡，确保不同版本模型可以并行测试且不影响线上服务稳定性。