多模型并行推理性能优化方案

多模型并行推理性能优化方案

踩坑记录

最近在为TensorFlow Serving搭建微服务架构时，遇到一个典型的性能瓶颈：单个模型推理速度跟不上业务请求量。经过一番排查和优化，总结出一套多模型并行推理的优化方案。

Docker容器化部署

首先，我们使用Docker将每个模型独立打包，避免资源争抢问题：

FROM tensorflow/serving:latest

# 挂载模型文件
COPY model /models/model
ENV MODEL_NAME=model
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/", "--rest_api_port=8500", "--grpc_port=8501"]

负载均衡配置

接着，我们配置Nginx进行负载均衡：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.16.0.10:8500;
    server 172.16.0.11:8500;
    server 172.16.0.12:8500;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

性能提升效果

通过以上方案，我们实现了模型间的并行处理，将单次推理时间从300ms降低到120ms，同时系统吞吐量提升了2.5倍。注意不要忘记为每个容器设置合适的资源限制（memory、cpu）避免OOM。

实践建议

1. 为不同业务模型分配不同GPU资源
2. 设置合理的健康检查机制
3. 定期监控容器内存使用率