TensorFlow Serving负载均衡器性能测试与评估
最近在为公司机器学习模型部署微服务架构时，踩了不少坑。本文记录了TensorFlow Serving + 负载均衡器的完整实践过程。
环境搭建
我们使用Docker容器化部署TF Serving服务：
FROM tensorflow/serving:latest-gpu
COPY model /models/model
ENV MODEL_NAME=model
EXPOSE 8500 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]
负载均衡配置
使用Nginx作为反向代理：
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;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
性能测试
使用wrk进行压力测试：
wrk -t4 -c100 -d30s http://localhost/predict
实际踩坑记录
- 模型版本管理：忘记指定
--model_version_policy导致版本混乱 - 内存溢出：多个容器同时运行时未设置资源限制，频繁OOM
- 健康检查：Nginx健康检查配置不当导致服务雪崩
建议使用Prometheus + Grafana监控负载均衡器性能指标。
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