YOLOv6微服务部署：基于Docker Compose的多服务协同
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv6 一、痛点与解决方案
在工业级目标检测系统中，开发者常面临三大挑战：模型训练与推理资源冲突、多版本模型并行部署困难、服务弹性扩展复杂。传统单体部署架构难以满足高并发场景需求，而微服务架构通过解耦训练、推理、可视化等模块，可实现资源隔离与弹性伸缩。本文基于Docker Compose实现YOLOv6全流程微服务化部署，提供可复用的容器编排方案。
二、系统架构设计
2.1 微服务模块划分
2.2 服务通信流程
三、环境准备
3.1 硬件要求
| 服务类型 | CPU核心 | 内存 | GPU显存 | 存储 |
|---|---|---|---|---|
| 推理服务 | ≥4核 | ≥8GB | ≥4GB | ≥20GB |
| 训练服务 | ≥8核 | ≥16GB | ≥8GB | ≥100GB |
| 监控服务 | ≥2核 | ≥4GB | 无 | ≥10GB |
3.2 基础软件安装
# 安装Docker与Docker Compose
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker.io docker-compose-plugin
# 启动Docker服务
sudo systemctl enable --now docker
# 克隆代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv6
cd YOLOv6
四、容器化实现
4.1 核心服务Dockerfile
4.1.1 推理服务Dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.6.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
COPY . .
# 导出ONNX模型
RUN python deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6s.pt --img 640 --batch 1
# 启动命令
CMD ["uvicorn", "inference_service:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
4.1.2 训练服务Dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.6.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
COPY . .
# 数据卷挂载点
VOLUME ["/app/data", "/app/runs/train"]
CMD ["python", "tools/train.py", "--data", "data/coco.yaml", "--cfg", "configs/yolov6s.py"]
4.2 Docker Compose配置
创建docker-compose.yml文件：
version: '3.8'
services:
api-gateway:
build: ./api-gateway
ports:
- "80:80"
depends_on:
- inference-n
- inference-s
- inference-l
inference-n:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile.inference
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
environment:
- MODEL_SIZE=n
- BATCH_SIZE=16
volumes:
- ./models:/app/models
inference-s:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile.inference
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
environment:
- MODEL_SIZE=s
- BATCH_SIZE=8
training-service:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile.training
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
volumes:
- ./data:/app/data
- ./runs:/app/runs
grafana:
image: grafana/grafana:9.2.0
ports:
- "3000:3000"
volumes:
- grafana-data:/var/lib/grafana
volumes:
grafana-data:
五、服务部署与验证
5.1 启动服务集群
# 构建并启动所有服务
docker-compose up -d --build
# 查看服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f inference-s
5.2 模型推理测试
# 发送测试请求
curl -X POST http://localhost/detect \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F "image=@data/images/image1.jpg" \
-F "model_size=s"
5.3 服务弹性扩展
# 扩展推理服务实例
docker-compose up -d --scale inference-s=3
# 限制最大内存使用
docker update yolov6_inference-s_1 --memory=8g --memory-swap=8g
六、性能优化策略
6.1 模型优化
- 量化加速：使用TensorRT将FP32模型转为INT8，推理速度提升2-3倍
- 动态批处理：根据GPU利用率自动调整batch size（1-32动态范围）
- 模型缓存：热门模型常驻GPU内存，冷模型定期清理
6.2 容器优化
# docker-compose.yml优化片段
services:
inference-s:
deploy:
resources:
limits:
cpus: '4'
memory: 16G
reservations:
cpus: '2'
memory: 8G
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
七、监控与运维
7.1 关键指标监控
| 指标类型 | 监控项 | 阈值 | 告警方式 |
|---|---|---|---|
| 推理性能 | FPS | <10 | 邮件通知 |
| 资源使用率 | GPU利用率 | >90% | 自动扩容 |
| 服务健康 | 5xx错误率 | >1% | 服务重启 |
7.2 日志管理
# 配置日志轮转
echo 'yolov6_inference-s_1 {
daily
rotate 7
compress
missingok
copytruncate
}' | sudo tee /etc/logrotate.d/yolov6
八、总结与展望
本文提出的YOLOv6微服务部署方案具有三大优势：
- 资源隔离：训练/推理服务独立部署，避免GPU资源竞争
- 版本管理：多模型版本并行服务，支持A/B测试
- 弹性扩展：基于Docker Compose实现服务动态扩缩容
下一步可引入Kubernetes实现更精细化的服务编排，结合Istio服务网格提升流量管理能力。建议收藏本文部署模板，关注项目官方仓库获取最新优化方案。
九、部署清单
- 安装Docker环境
- 克隆代码仓库
- 配置模型存储路径
- 编写自定义Dockerfile
- 配置docker-compose.yml
- 启动服务集群
- 执行推理测试
- 配置监控告警
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
