AI大模型应用架构分层
作者：微信文章AI大模型应用架构分成如图：
主要包含：
基础设施层：包括GPU、CPU、RAM、HDD、Network等关键硬件设施，为AI大模型的训练与推理提供关键的运算资源和存储能力。以及基于Docker容器和K8S的弹性云原生架构，提供高扩展、高可用的云环境，支持AI大模型的预训练、微调、推理以及应用的部署。
数据层：涉及数据的收集、清洗、预处理、标注等环节，确保数据的质量和多样性，为模型训练提供可靠的数据输入。
模型层：包含各种AI大模型，如自然语言处理、计算机视觉等，具备强大的学习和推理能力。
平台层：提供模型训练、微调、评估、优化等一站式服务，支持多种深度学习框架和算法，简化模型开发流程。应用技术层：包括Agent智能体技术、RAG技术、大模型微调、提示词工程、思维链技术、数据工程技术等，利用大模型的推理能力对任务进行规划拆解，并使用外部的工具完成复杂的任务。能力层：包括了大模型的理解能力、记忆能力、逻辑能力、生成能力。应用层：展示AI大模型在具体场景中的应用，如智能客服、自动驾驶等，实现模型的商业价值。
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