容器环境下模型推理资源分配

在TensorFlow Serving微服务架构中，容器环境下模型推理资源分配是性能优化的核心环节。本文将通过Docker容器化部署和负载均衡配置，提供可复现的资源分配方案。

Docker容器化配置 首先，创建自定义Dockerfile进行容器构建：

FROM tensorflow/serving:latest-gpu
COPY model /models/model
ENV MODEL_NAME=model
EXPOSE 8500 8501
ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]

通过--shm-size=1g参数启动容器，避免GPU内存溢出。

资源限制配置 使用Docker Compose进行资源控制：

version: '3.8'
services:
  tf-serving:
    build: .
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 4G
          cpus: '2.0'
        reservations:
          memory: 2G
          cpus: '1.0'

负载均衡配置 采用Nginx进行负载均衡，配置文件如下：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.18.0.2:8500;
    server 172.18.0.3:8500;
    server 172.18.0.4:8500;
}
server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
    }
}

通过以上配置，可实现模型推理资源的动态分配与负载均衡，提升服务可用性。