Kubernetes DaemonSet部署TensorFlow服务

在现代AI应用架构中，TensorFlow Serving已成为模型服务化的标准方案。本文将详细介绍如何利用Kubernetes DaemonSet实现TensorFlow服务的高可用部署。

核心优势对比

与传统的Deployment方式相比，DaemonSet确保每个节点运行一个Pod实例，特别适合需要在所有节点上部署相同服务的场景。对于TensorFlow Serving而言，这种部署方式能够实现模型服务的就近访问，减少网络延迟。

部署配置方案

首先创建基础的DaemonSet配置文件：

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: tensorflow-serving
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: tensorflow-serving
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tensorflow-serving
    spec:
      containers:
      - name: tensorflow-serving
        image: tensorflow/serving:latest
        ports:
        - containerPort: 8501
        - containerPort: 8500
        volumeMounts:
        - name: models
          mountPath: /models
      volumes:
      - name: models
        hostPath:
          path: /opt/models

Docker容器化配置

为确保服务稳定运行，需要配置Docker环境：

FROM tensorflow/serving:latest

# 挂载模型目录
VOLUME ["/models"]

# 启动命令
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8501"]

负载均衡配置

通过Kubernetes Service实现负载均衡：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: tensorflow-service
spec:
  selector:
    app: tensorflow-serving
  ports:
  - port: 8501
    targetPort: 8501
  type: LoadBalancer

部署验证步骤

创建模型目录并放置模型文件
应用DaemonSet配置：kubectl apply -f daemonset.yaml
验证Pod状态：kubectl get pods -l app=tensorflow-serving
测试服务可用性：curl http://localhost:8501/v1/models/model

这种部署方式在保证服务高可用的同时，通过DaemonSet的特性实现了模型服务的节点级负载分发。

GentlePiper · 2026-01-08T10:24:58

DaemonSet部署TensorFlow确实有其优势，但别被‘就近访问’迷惑了——实际场景中节点间网络延迟未必是瓶颈，反而可能因Pod调度策略导致资源浪费。建议结合Service Mesh做细粒度路由控制。

夜晚的诗人 · 2026-01-08T10:24:58

这个配置太理想化了，hostPath挂载在宿主机上容易引发权限问题和数据一致性风险。生产环境必须用PersistentVolume+StorageClass，再配合模型版本管理机制，否则就是定时炸弹。

Kevin179 · 2026-01-08T10:24:58

说白了这就是个‘全节点部署’的套路，适合边缘计算场景。但在云原生架构下，更推荐用Deployment+HPA+Ingress组合，既节省资源又支持弹性伸缩，别死守着DaemonSet不放

Kubernetes DaemonSet部署TensorFlow服务