基于Docker的TensorFlow服务部署脚本自动化设计

基于Docker的TensorFlow服务部署脚本自动化设计

在TensorFlow Serving微服务架构中，Docker容器化是实现模型服务标准化部署的核心环节。本文将详细介绍如何通过自动化脚本实现TensorFlow服务的容器化部署。

核心部署流程

首先创建基础Dockerfile:

FROM tensorflow/serving:latest

# 挂载模型目录
COPY ./models /models

# 设置环境变量
ENV MODEL_NAME=my_model
ENV MODEL_BASE_PATH=/models

# 启动服务
EXPOSE 8501 8500
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

自动化部署脚本

#!/bin/bash
# deploy_tensorflow.sh

MODEL_PATH=$1
CONTAINER_NAME="tf-serving-${MODEL_PATH}"

# 构建镜像
docker build -t ${CONTAINER_NAME}:latest . \
  --build-arg MODEL_PATH=${MODEL_PATH}

# 运行容器
if docker ps -a | grep -q ${CONTAINER_NAME}; then
  docker rm -f ${CONTAINER_NAME}
fi

docker run -d \
  --name ${CONTAINER_NAME} \
  --restart=always \
  -p 8501:8501 \
  -p 8500:8500 \
  ${CONTAINER_NAME}:latest

负载均衡配置

在生产环境中，建议使用Nginx进行负载均衡:

upstream tensorflow_servers {
    server 192.168.1.10:8501;
    server 192.168.1.11:8501;
    server 192.168.1.12:8501;
}

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

该方案实现了模型服务的快速部署、弹性扩容和高可用性保障。