TensorFlow Serving微服务架构中模型版本管理策略

TensorFlow Serving微服务架构中模型版本管理策略踩坑记

在将TensorFlow Serving接入微服务架构时，模型版本管理成了一个头疼的问题。最初我们采用简单的文件夹结构：/models/model_name/1, /models/model_name/2，但很快发现部署过程中频繁出现版本冲突。

核心问题：当模型更新时，Serving实例会同时加载多个版本，导致资源争抢和预测结果不一致。

解决方案：

1. Docker容器化配置：我们通过环境变量控制版本

   ENV MODEL_VERSION=1.0
   CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model_name/\$MODEL_VERSION"]
   

2. 负载均衡策略：使用Nginx + Consul实现服务发现，通过Consul KV存储版本信息

   upstream tensorflow_servers {
       server 172.16.0.10:8500;  # v1
       server 172.16.0.11:8500;  # v2
       ip_hash;
   }
   

3. 版本切换脚本：

   # deploy_model.sh
   docker stop tf-serving
   docker run --name tf-serving -e MODEL_VERSION=$1 ... 
   

最终采用滚动更新策略，先启动新版本容器，再逐步停止旧版本，配合Docker健康检查确保服务可用性。

踩坑总结：别用文件名版本号，用环境变量+配置中心才是王道。