容器化部署模型文件版本控制机制
在TensorFlow Serving微服务架构中，模型版本控制是确保服务稳定性和可追溯性的关键环节。本文将详细介绍如何通过Docker容器化实现模型文件的版本管理。
核心思路
采用多版本模型目录结构，在Docker镜像中预置不同版本的模型文件，并通过环境变量或配置文件指定当前使用版本。
实施步骤
- 构建多版本模型目录结构：
models/
├── model_v1/
│ ├── 1/
│ │ └── saved_model.pb
│ └── variables/
├── model_v2/
│ ├── 1/
│ │ └── saved_model.pb
│ └── variables/
- Dockerfile配置：
FROM tensorflow/serving:latest
# 复制所有模型版本
COPY models/ /models/
# 设置默认版本
ENV MODEL_NAME=model_v2
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/" + $MODEL_NAME]
- 版本切换机制： 通过修改环境变量
MODEL_NAME实现版本切换，无需重新构建镜像。
负载均衡配置方案
结合Nginx反向代理，根据请求路径路由到不同版本的Serving实例，实现平滑版本升级和流量控制。
讨论