基于Docker的TensorFlow模型服务部署质量保证

基于Docker的TensorFlow模型服务部署质量保证

踩坑实录：从0到1的TensorFlow Serving容器化

最近在为公司构建TensorFlow模型服务时，踩了不少坑。最初尝试直接在宿主机部署，结果发现环境依赖混乱、版本冲突频发。于是果断转向Docker容器化方案。

核心配置方案：

FROM tensorflow/serving:latest-gpu

# 挂载模型目录
COPY ./models /models
EXPOSE 8500 8501

# 启动命令
ENTRYPOINT ["tensorflow_model_server"]
CMD ["--model_base_path=/models", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]

负载均衡配置踩坑

最初使用Nginx反向代理，发现请求分发不均。通过以下配置优化：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.18.0.2:8500;
    server 172.18.0.3:8500;
    server 172.18.0.4:8500;
}

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

质量保障措施

1. 容器健康检查：HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD curl -f http://localhost:8501/ || exit 1
2. 日志收集统一化
3. 监控告警机制

实践证明，Docker+负载均衡方案能有效提升服务稳定性。