Docker容器中TensorFlow模型服务的性能基准测试
在TensorFlow Serving微服务架构实践中，容器化部署是关键环节。本文将通过实际案例展示如何在Docker环境中对TensorFlow模型服务进行性能基准测试。
环境准备
首先创建Dockerfile进行容器化：
FROM tensorflow/serving:latest
# 复制模型文件
COPY model /models/model
WORKDIR /models
# 配置启动参数
EXPOSE 8501
CMD ["tensorflow_model_server", "--model_base_path=/models/model", "--rest_api_port=8501", "--grpc_port=8500"]
构建与部署
# 构建镜像
sudo docker build -t tf-serving:latest .
# 运行容器
sudo docker run -d --name serving -p 8501:8501 tf-serving:latest
性能测试
使用ab工具进行基准测试：
# 并发测试
ab -n 1000 -c 100 http://localhost:8501/v1/models/model:predict
# 配置负载均衡测试
ab -n 500 -c 50 http://loadbalancer-ip:80/v1/models/model:predict
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 172.17.0.2:8501;
server 172.17.0.3:8501;
server 172.17.0.4:8501;
}
server {
listen 80;
location /v1/models/model:predict {
proxy_pass http://tensorflow_servers;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
通过以上配置，可实现TensorFlow模型服务的高可用性和水平扩展能力。
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