Docker容器化TensorFlow模型服务的资源限制优化方案
在TensorFlow Serving微服务架构中，合理的Docker资源限制配置是保障服务稳定性的关键。本文将详细介绍如何通过Docker容器化实现模型服务的资源优化。
基础Dockerfile配置
FROM tensorflow/serving:latest-gpu
# 设置环境变量
ENV MODEL_NAME=mnist_model
ENV MODEL_BASE_PATH=/models
# 复制模型文件
COPY ./models/${MODEL_NAME} ${MODEL_BASE_PATH}/${MODEL_NAME}
# 配置启动参数
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=${MODEL_BASE_PATH}/${MODEL_NAME}", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]
资源限制配置
# 为容器设置CPU和内存限制
sudo docker run -d \
--name tf-serving \
--cpus="2.0" \ # 限制CPU使用率
--memory="4g" \ # 限制内存使用
--memory-swap="8g" \ # 设置swap空间
--oom-kill-disable=true \ # 禁止OOM杀进程
-p 8500:8500 -p 8501:8501 \
tensorflow/serving:latest-gpu
负载均衡配置
使用Nginx进行负载均衡：
upstream tensorflow_servers {
server tf-serving-1:8501;
server tf-serving-2:8501;
server tf-serving-3:8501;
}
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://tensorflow_servers;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
通过以上配置，可有效控制单个服务的资源占用，并实现高可用性部署。
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