Docker容器资源配额限制配置

在TensorFlow Serving微服务架构中，合理配置Docker容器资源配额是确保模型服务稳定运行的关键环节。本文将详细介绍如何通过Docker配置CPU和内存限制，以及如何结合负载均衡实现资源优化。

核心配置步骤：

1. 基础容器配置：使用docker run命令时添加--memory和--cpus参数

docker run -d \
  --name tf-serving \
  --memory=4g \
  --cpus=2.0 \
  tensorflow/serving:latest

2. Kubernetes资源限制配置：在部署文件中定义资源请求与限制

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tf-serving-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: tf-serving
  template:
    spec:
      containers:
      - name: tensorflow-serving
        image: tensorflow/serving:latest
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

3. 实际部署验证：通过docker stats命令监控资源使用情况，确保配置生效

这种配置方案在高并发场景下能有效防止单个服务占用过多资源，保障整个微服务集群的稳定性。