容器化TensorFlow服务的性能基准测试方法论

容器化TensorFlow服务的性能基准测试方法论

在TensorFlow Serving微服务架构实践中，容器化部署已成为主流方案。本文将通过Docker容器化和负载均衡配置，构建完整的性能基准测试体系。

Docker容器化部署

FROM tensorflow/serving:latest-gpu
COPY model /models/my_model
ENV MODEL_NAME=my_model
EXPOSE 8501 8500
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/my_model", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

负载均衡配置

使用Nginx进行负载均衡，配置如下：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.16.0.10:8501;
    server 172.16.0.11:8501;
    server 172.16.0.12:8501;
}
server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
    }
}

性能测试方法

使用wrk进行基准测试：

wrk -t4 -c100 -d30s http://localhost/predict

对比容器化前后的QPS、延迟和CPU使用率，验证部署效果。