AI中台系统设计方案探讨

以下是AI中台系统设计方案的详细框架，涵盖架构设计、核心模块、技术选型及实施路径，助力企业系统性构建智能化基础设施：

一、整体架构设计

采用分层解耦架构，确保灵活性与可扩展性：

1. 基础设施层

   • 算力资源池：基于Kubernetes的GPU/CPU混合集群管理，支持弹性伸缩（如AWS EC2、阿里云弹性计算）。

   • 存储系统：分布式存储（如HDFS、Ceph）与对象存储（如S3、OSS），支持海量数据高速读写。

   • 网络架构：RDMA高速网络优化数据传输，结合VPC实现安全隔离。

2. 平台能力层

   • 数据管理平台：统一元数据管理、数据标注工具（如Label Studio）、隐私计算模块（联邦学习/安全多方计算）。

   • 算法开发平台：集成JupyterLab、低代码建模工具（如H2O.ai）、预训练模型库（Hugging Face、PaddleHub）。

   • 训练与推理引擎：支持TensorFlow/PyTorch分布式训练，TVM/ONNX模型优化，Triton推理服务框架。

   • MLOps流水线：基于Kubeflow/Airflow构建CI/CD流程，覆盖模型版本管理、A/B测试、灰度发布。

3. 服务输出层