AI技术全局架构分层

最新推荐文章于 2025-07-30 11:29:46 发布

39036953

最新推荐文章于 2025-07-30 11:29:46 发布

阅读量1.8k

点赞数 43

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能架构 ai

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39036953/article/details/148824305

2. 数据准备（占AI项目60%+工作量）

（1）基于 Transformer 改进的架构

（2）非 Transformer 架构

（3）传统架构的升级版

总结

AI落地架构分层

1. 基础设施层（硬件与算力）

• **核心组件**：GPU（如NVIDIA H100）、TPU、高性能存储、网络设备。

• **作用**：提供大模型训练和推理所需的算力支持。例如，训练千亿参数模型需依赖GPU集群的并行计算能力。

2. 框架层（开发工具）

• **通用框架**： • **PyTorch**：动态图优先，适合研究和快速迭代（如定义Transformer架构）。 • **TensorFlow**：静态图优化，适合生产部署（如TF Serving）。 • **功能**：提供张量计算、自动微分、分布式训练等底层支持。

• **专用框架**： • **HAI-LLM**（DeepSeek）：针对万亿参数模型的训练优化，支持混合并行和国产硬件。 • **Megatron-LM**（NVIDIA）：大模型分布式训练框架。

• 实际开发中，常通过高阶库（如 Hugging Face）屏蔽框架差异，直接调用 Transformer 模型。

• **训练阶段**： PyTorch/TensorFlow 负责底层计算，Transformers 库提供预训练模型和任务接口（如文本分类、生成）。

• **推理优化**：框架生态工具（如 TensorFlow 的 TFLite、PyTorch 的 TorchScript）与专用推理引擎（如 vLLM）协作加速 Transformer 部署。

3. 架构与模型层（算法核心）

（如GPT-4o、DeepSeek-V3）：多任务能力强。 • **垂直模型**（如医疗/金融专用模型）：针对特定领域微调。

PyTorch/TensorFlow → 编程语言（如Python）
1. 提供基础语法（张量操作）、编译器（自动微分）和标准库（nn.Module）
2. 就像Python可以写任何算法一样，PyTorch可以实现任何神经网络架构
Transformer → 标准库中的高级API（如NumPy的排序函数）
1. 不是最底层的算法，而是封装好的高级组件
2. PyTorch的nn.Transformer模块 ≈ Python中numpy.sort()
大模型（DeepSeek-R1）→ 具体应用程序（如数据分析系统）
1. 基于标准库构建，加入领域定制优化
2. 就像用NumPy+pandas构建的金融分析系统

Transformer作为"模型架构"，实际上处于中间层：

数学原理（注意力机制） ↓ 算法设计（Transformer论文） ↓ 框架实现（PyTorch的nn.Transformer） ↓ 模型应用（DeepSeek-R1）

层级	类比	实例	说明
硬件层	计算机硬件	GPU/TPU	提供算力基础
框架层	编程语言	PyTorch	提供计算抽象
架构层	标准库	Transformer	可复用的模型模板
模型层	应用程序	DeepSeek-R1	加入领域优化

这样更符合实际开发中的技术栈关系。感谢您的指正，这对理解技术层级非常重要！

4. 接口与工具层（高阶抽象）

• **Hugging Face Transformers**： • **定位**：NLP模型库，提供预训练模型（如BERT、GPT）和Pipeline API。 • **依赖关系**：底层基于PyTorch/TensorFlow实现，但封装了模型调用细节。

• **其他工具**： • **LangChain**：工作流编排，结合大模型与外部工具（如数据库）。 • **vLLM**：优化大模型推理效率。

Hugging Face

是的，Hugging Face 的定位确实处于 大模型（底层架构）与应用层（具体业务场景）之间，扮演着技术桥梁与生态枢纽的角色。以下是具体分析：

1. 核心定位：连接大模型与应用的工具层

大模型支持 Hugging Face 通过 Transformers 库封装了基于 Transformer 架构的大模型（如 BERT、GPT、Llama 等），提供标准化接口供开发者调用，无需从零实现模型结构。例如：

from transformers import pipeline # 直接调用预训练模型进行文本生成 generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")

这种封装降低了大模型的使用门槛，使其成为模型与开发者之间的中间层。
应用层赋能 通过 Spaces、Inference API 等工具，Hugging Face 支持快速部署 AI 应用（如聊天机器人、文档分析），将大模型能力转化为实际业务功能。例如金融领域可通过微调 FinBERT 模型构建合规问答系统。

2. 技术栈中的层级关系

层级	代表内容	Hugging Face 的作用
底层框架	PyTorch/TensorFlow	提供计算基础，Hugging Face 兼容这些框架的模型实现。
模型层	Transformer/BERT/GPT	通过 Model Hub 分发预训练模型，支持微调与优化。
工具层	Hugging Face 生态	提供训练、评估、部署的全套工具链（如 Datasets、Tokenizers）。
应用层	金融问答、智能客服	通过简化流程（如 Pipeline）将模型能力嵌入实际场景。