容器化部署中模型文件存储空间管理

在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署的模型文件存储管理是关键环节。本文将从Docker容器化部署实践出发，分享如何有效管理模型文件存储空间。

问题背景 在实际生产环境中，每个TensorFlow模型通常包含多个文件（如checkpoint、saved_model.pb等），这些文件在容器中占用大量存储空间。传统做法是将整个模型目录挂载到容器内，但这种方式难以控制存储用量，且不利于版本管理。

Docker容器化方案 首先创建基础镜像：

FROM tensorflow/serving:latest
COPY models /models

然后在运行时通过volume挂载模型目录：

docker run -p 8501:8501 \
  -v /host/models:/models \
  tensorflow/serving:latest

存储空间管理策略

1. 定期清理机制：设置cron任务定时清理旧版本模型
2. 存储配额限制：使用Docker的存储驱动限制容器存储空间
3. 分层存储：将热数据放在内存，冷数据存储在持久化存储中

负载均衡配置： 使用Nginx作为反向代理，实现负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.17.0.2:8501;
    server 172.17.0.3:8501;
}

可复现步骤：

1. 创建模型目录结构
2. 构建并运行容器
3. 验证负载均衡效果
4. 监控存储使用情况

通过以上方案，有效解决了模型文件存储空间管理问题。