【架构】【AI Engineering: Building Applications with Foundation Models】AI工程化：从基础模型到生产级部署的讨论-优快云博客

文章目录

一、工程师的工作方面：从适应到运维的全链条
二、这些方面如何工程化：构建可治理的pipeline
三、对于后端工程：关键方面与推荐架构
四、各个方面的技术栈与细节：实用推荐

本文参考：《AI Engineering: Building Applications with Foundation Models》，讨论下，AI工程具体有哪些部分，让我们在设计例如BI with AI工程相关架构中找到一些灵感与思路。

AI工程如“智能生态系统”，架构师需从业务痛点（如成本、可靠性）出发，构建三层栈的闭环。建议从小项目实践，逐步扩展——AI的未来在于可靠工程，而非单一模型。

Chip Huyen的著作《AI Engineering: Building Applications with Foundation Models》为我们提供了宝贵框架，将AI工程分为应用开发、模型开发和基础设施三层栈。

在这里插入图片描述

这本书强调，AI工程从传统机器学习（ML）工程转型而来，更注重模型适应、评估和优化，而非从头训练。本文基于此书，结合实际工程实践，帮助架构师系统思考关键方面：

工程师的工作范围、
工程化pipeline治理、
后端架构设计，
推荐技术栈和细节。

想象AI工程如一座“智能大楼”：应用层是用户界面，模型层是核心引擎，基础设施是地基。作为架构师，你需要确保大楼稳固、可扩展，同时防范“地震”（如模型漂移或安全风险）。下面，我们逐层拆解这些思考点。

一、工程师的工作方面：从适应到运维的全链条

在AI工程中，工程师的工作远超代码编写，而是围绕三层栈展开。书籍指出，基础模型的出现让焦点从“建模”转向“适应”，工程师需处理从原型到生产的端到端流程。

首先，应用开发层是工程师最常触及的部分。这里涉及将现成模型（如GPT系列）适应具体任务。核心工作包括提示工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（RAG），例如设计输入提示引导模型生成客服响应。当然工程师需实验不同提示变体，确保输出可靠。
其次，模型开发层聚焦微调和优化。工程师选择模型（如从Hugging Face库挑选），用少量数据微调（Finetuning），或进行数据集工程（如清洗和嵌入生成）。书籍强调，AI工程比传统ML更注重参数高效微调（PEFT），因为大模型资源密集。扩充来说，工程师还需处理模型压缩（如量化），降低推理成本。
最后，基础设施层要求工程师管理部署和监控。工作包括模型服务（如API暴露）和资源分配（GPU集群）。书籍继承了ML工程的监控原则，但AI模型更大，工程师需关注延迟和成本。

另外，工程师还需跨层协作，如与数据科学家共同评估 （a）模型偏见（伦理方面），或与DevOps团队集成 （b）CI/CD。安全性是新兴重点，防范 （c）提示注入攻击；运维包括处理 （d）模型漂移，确保系统长期稳定。

这些方面确保工程师从“实验者”转为“系统构建者”，书籍建议从小团队实验起步，逐步规模化。

AI工程三层栈架构图

+-------------------------+   <-- 应用开发层：提示工程、RAG、评估
| Application Development |   (工程师焦点：模型适应与用户交互)
+-------------------------+
|                         |
| Model Development       |   <-- 模型开发层：微调、数据集工程、优化
|                         |   (工程师焦点：模型定制与效率提升)
+-------------------------+
|                         |
| Infrastructure          |   <-- 基础设施层：部署、监控、资源管理
|                         |   (工程师焦点：生产级服务与可扩展性)
+-------------------------+

此图展示层级依赖：应用层依赖模型层，模型层依赖基础设施。

二、这些方面如何工程化：构建可治理的pipeline

工程化是将AI工作流转化为标准化、可重复的pipeline，书中视此为AI工程的核心转变，避免“从0到60容易、60到100难”的陷阱。治理重点是自动化、版本控制和风险管理，形成闭环。

整体pipeline设计如“流水线工厂”：从数据摄入到部署迭代。

实施时，用DAG工具（如Airflow）构建流程：数据 → 适应/微调 → 评估 → 部署 → 监控。
治理细节包括版本控制（用DVC管理模型和数据），自动化测试（A/B测试提示），和CI/CD集成（GitHub Actions触发微调）。

为什么这样设计？AI的概率性输出易变，工程化规避风险，确保可复现。

分层工程化：

应用层：提示和RAG模块化，治理用反馈循环（用户评分驱动迭代）。
模型层：微调pipeline自动化（Hugging Face Trainer），数据治理防漂移。
基础设施层：容器化（Docker）和编排（Kubernetes）实现 autoscaling。

扩充治理：引入可观测性（Prometheus监控指标），合规审计（偏见检测），和“fail-fast”原则（早评估）。书中强调，pipeline治理能将实验跟踪（如用MLflow）融入日常，防范法规变化（如GDPR）风险。实际中，建议从小pipeline起步，逐步添加AIOps工具，实现“业务指标到AI指标”的映射。

AI工程Pipeline治理架构图
以下是典型pipeline的流程图（简化表示）：

Start: 业务痛点评估
|
v
数据摄入 (e.g., Datasets库) --> 模型适应 (Prompt/RAG/微调)
|
v
评估循环 (Metrics: 准确率、延迟; Tools: Evaluate)
|          ^
| Feedback |
v          |
部署 (Docker/K8s) --> 监控 (Prometheus) --> 迭代 (CI/CD)
|
v
End: 生产优化

此图强调反馈闭环：监控数据回流评估，驱动迭代。实际可扩展为DAG图，包含分支（如条件微调）。

三、对于后端工程：关键方面与推荐架构

后端工程是AI系统的“脊梁”，连接模型与用户，书中将其置于基础设施层，但强调与应用层的集成（如API支持RAG）。作为架构师，关注可扩展性、可靠性和安全性，确保后端应对大模型的高负载。

关键方面：

模型服务：后端托管推理，处理并发（如数千查询/秒）。书中指出基础模型计算密集，后端需优化serving。
数据集成：支持检索（如向量数据库连接），实时注入知识。
API设计：RESTful/gRPC接口，处理多模态输入。扩充：集成认证（OAuth）防攻击。
监控与日志：追踪延迟/错误，书籍强调生产级指标。
边缘案例：错误重试、缓存频繁请求。

推荐架构：

微服务架构：首选，将服务拆分（如模型服务、检索服务），用Spring Boot/FastAPI构建，Kubernetes编排。为什么？分层栈天然适合微服务，便于独立 scaling。
Serverless架构：对于突发负载，用AWS Lambda。细节：按需计费降低成本，集成API Gateway管理流量。
事件驱动架构：用Kafka处理异步任务（如批量微调）。细节：无状态设计易扩展。

细节考：负载均衡（Nginx）、缓存（Redis）、安全（JWT加密）。书中建议继承ML原则，如监控，但适应大模型需TensorRT优化推理。这种架构确保后端从“瓶颈”转为“加速器”。

以下是微服务架构的简化表示：

User Requests --> API Gateway (e.g., Kong)
|
+--> Model Service (FastAPI + TensorRT for Inference)
|    |
|    +--> Model Registry (Hugging Face)
|
+--> Retrieval Service (RAG with Pinecone Vector DB)
|    |
|    +--> Cache (Redis)
|
+--> Monitoring Service (Prometheus + Grafana)
|
v
Database/Storage (e.g., S3 for Data)

此图展示服务解耦：API Gateway路由请求，服务间通过gRPC通信。Kubernetes可管理pod扩展。

四、各个方面的技术栈与细节：实用推荐

选择技术栈需考虑开源、易集成和社区支持，如下可参考各个层的推荐框架

应用开发层：LangChain/LlamaIndex（RAG框架）、OpenAI API。细节：用few-shot模板；评估ROUGE分数；A/B测试变体。
模型开发层：Hugging Face Transformers/PyTorch（微调）、Datasets（数据工程）、Optimum（优化）。细节：PEFT如LoRA减参数；WandB跟踪实验；量化至8-bit。
基础设施层：Docker/Kubernetes（部署）、Prometheus（监控）、Ray（serving）。细节：GPU autoscaling；监控TPOT指标；用spot instances降成本。
评估与治理：Evaluate（指标）、MLflow（pipeline）。细节：AIF360偏见检测；CI/CD用GitHub Actions。
后端栈：FastAPI（API）、FAISS（检索）、Redis（缓存）。细节：gRPC高吞吐；batch inference降延迟。

扩充：云平台如AWS SageMaker一站式；伦理用Fairlearn。细节：从小规模实验（如本地Docker）起步，监控预算（<0.1元/查询）。