利用 Docker 搭建 TensorFlow 2.x 模型 Serving 服务的简洁指南
2023-12-17 00:40:15
引言
TensorFlow Serving 是 Google 开发的一款开源框架，用于部署和提供机器学习模型。它使开发人员能够轻松地将训练好的模型投入生产环境，并通过 RESTful API 或 gRPC 提供预测服务。在这篇指南中，我们将重点介绍如何使用 Docker 来搭建 TensorFlow 2.x 模型 Serving 服务。Docker 是一种容器化技术，它可以将应用程序与基础设施隔离开来，从而简化部署过程并确保一致性。
先决条件
在开始搭建之前，请确保系统满足以下先决条件：
- 已安装 Docker
- 拥有 TensorFlow 2.x 环境
- 准备就绪的 TensorFlow 模型
搭建过程
1. 创建 Docker 镜像
首先，我们需要创建一个包含 TensorFlow Serving 和我们模型的 Docker 镜像。可以使用以下 Dockerfile：
FROM tensorflow/serving:2.7.0-cpu
WORKDIR /models
COPY my_model /models
CMD ["tensorflow_model_server", "--port=8501", "--model_name=my_model", "--model_base_path=/models"]
在该 Dockerfile 中，我们使用 TensorFlow Serving 2.7.0 的 CPU 镜像作为基础镜像。然后，我们将模型复制到容器内的 /models 目录。最后，我们指定了 TensorFlow 模型服务器命令作为容器的入口点，并指定了端口、模型名称和模型路径。
2. 构建 Docker 镜像
使用以下命令构建 Docker 镜像：
docker build -t my-tf-serving .
这将创建一个名为 "my-tf-serving" 的 Docker 镜像，其中包含 TensorFlow Serving 和我们的模型。
3. 运行 Docker 容器
接下来，我们可以使用以下命令运行 Docker 容器：
docker run -p 8501:8501 my-tf-serving
这将启动一个 Docker 容器，并在端口 8501 上公开 TensorFlow Serving 服务。
4. 测试服务
我们可以使用以下命令来测试 TensorFlow Serving 服务是否正在运行：
curl -X POST http://localhost:8501/v1/models/my_model:predict -d '{"instances": [{"feature_0": 1.0, "feature_1": 2.0}]}'
这将向服务发送一个预测请求，并打印预测结果。
结论
通过遵循本指南，您已经成功搭建了一个 TensorFlow 2.x 模型 Serving 服务，该服务使用 Docker 容器化。Docker 提供了一个简单而高效的方法来部署和管理 TensorFlow 模型，使其更容易在生产环境中提供预测服务。希望本指南对您的 TensorFlow 部署之旅有所帮助。
