Cpu下不同环境部署Tensorflow模型性能测试（tf

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Cpu下不同环境部署Tensorflow模型性能测试（tf

前言与观点

本文主要是在cpu环境（不是gpu）下对tensorflow模型的不同部署方法进行简要的性能测试，寻求一个较好的部署方案。

涉及的部署方法：

• FastApi部署
• tf-serving部署
• Java部署

本测试观点：（仅仅是本次测试的观点，不代表本人观点啊，满满的求生欲）

• 三种方案中，总体来看无论从并发量还是吞吐量，tf-serving都略胜一筹
• 当并发量小于500时，结合并发量和吞吐量Java和tf-serving难分胜负，且Java有超越的潜在可能
• FastApi部署时并发量超过500数据已经不能看了，错误率飙升

测试环境与测试方法

• 硬件环境

• 工具：JMeter
• 测试环境：i7-9700 3.0GHz 8核 32G内存

• 模型

input = layers.Input(shape=(46,),name='x')
out = layers.Embedding(len(word_tokenizer.index_word) + 1, 50, input_length=46)(input)
out = layers.Bidirectional(layers.LSTM(50))(out)
out = layers.Dropout(0.2)(out)
out = layers.Flatten()(out)
out = layers.Dense(12, activation='softmax',name='y')(out)
model = tf.keras.Model(inputs=input,outputs=out)

• 测试方法

1. 导出训练好的saved_model
2. 本地拉一个tensorflow/serving进行启动提供接口
3. 本地使用Python的FastApi框架加载模型提供接口
4. 本地使用Java的Springboot框架加载模型提供接口
5. 本地部署JMeter、并发量从1-10-100-500-1000-5000逐步增加测试

性能分析

平均响应

通过对比三种部署方案下的平均响应，得到下图：

说明：FastApi部署时并发量超过500错误率已达到55+%，响应数据已不准确，故丢弃

可以看到：

• FastApi部署方式平均响应较为突出，是不行的那种突出
• 在10个并发内，三种方式无明显差异（如果你看出来了细微差异，请你忽略）
• 当并发量小于1000时，Java部署和tf-serving的平均响应无明显差异
• 当并发量大于1000时，Java部署的平均响应较于tf-serving开始飙升，到5000个并发时已达到两倍左右

吞吐量

通过对比三种部署方案下的吞吐量，得到下图：

说明：FastApi部署时并发量超过500错误率已达到55+%，响应数据已不准确，故丢弃

可以看到：

• 吞吐量的走势与平均响应的趋势并无二致
• 差距在于Java部署和tf-serving的分界点有并发量1000变为了500

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总结

• 总体来看，部署的首选应该是tf-serving，而且据tf-serving的开源地址所述，自行编译tf-serving还可以有优化的空间
• 如果并发量不高的情况下java也是一个优选之策

• 需要特别注意的是，由于条件局限，本次测试尚缺乏很多对比因素，比如测试环境单一、Java和FastApi部署代码无优化标准、未使用rpc调用方式、模型单一、模型输入类型单一等等，所以仅仅只能作为一个参考，不能直接定论！