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网站制作架构,app应用商店,教育网站建设 培训网站建设,建立网站 营业执照你在构建 AI 应用的时候#xff0c;是不是遇到过这种情况#xff1a;选了个最新的大模型#xff0c;结果发现自己的服务器根本跑不动#xff1b;或者数据准备好了#xff0c;却不知道怎么让模型真正理解这些信息#xff1b;又或者模型能生成答案了#xff0c;但用户根本…你在构建 AI 应用的时候是不是遇到过这种情况选了个最新的大模型结果发现自己的服务器根本跑不动或者数据准备好了却不知道怎么让模型真正理解这些信息又或者模型能生成答案了但用户根本不知道怎么用这个系统。这些问题的根源在于AI 系统不是选个模型就完事而是一个从硬件到应用的完整技术栈。如果你只盯着模型层忽略了基础设施、数据处理、任务编排和应用接口最终的结果就是看起来很厉害但实际用不起来。这次我想用一个具体案例——为药物研发科学家构建 AI 论文分析系统——来拆解 AI 技术栈的五个关键层次。让我们看看每一层到底在做什么以及它们如何协同工作。PART 01 - 一个真实场景AI 如何帮助科学家读论文在正式拆解技术栈之前我们先看一个实际需求场景你要为药物发现研究团队构建一个 AI 系统帮助他们快速理解和分析最新的科学论文。这些科学家每个月要面对成百上千篇新论文手动筛选和总结的时间成本太高。挑战论文涉及高度专业的生物化学知识需要博士级别的理解能力最新论文可能发表在过去 3 个月内而 LLM 的知识截止日期通常是训练时间点不能只是简单地输入论文输出摘要需要做交叉引用、趋势分析、假设验证等复杂任务问题如果你只是选一个据说擅长科学任务的大模型能解决问题吗答案是远远不够。你还需要基础设施这个模型需要什么样的 GPU是本地部署还是云端数据层如何把最新论文喂给模型用什么格式存储如何快速检索编排层如何把分析论文这个复杂任务拆解成多个步骤如何让模型自我审查生成的结果应用层科学家怎么使用这个系统是网页、插件还是集成到他们现有的文献管理工具这就是为什么我们需要理解完整的 AI 技术栈。PART 02 - 五层架构从底层到顶层的完整视图AI 技术栈五层架构应用层 Application Layer接口 Interfaces多模态输入输出工具集成修订引用编排层 Orchestration Layer任务分解与规划工具调用 MCP反馈循环与审查数据层 Data Layer外部数据源数据处理管道向量数据库RAG 检索模型层 Model Layer开源 vs 专有Llama/GPTLLM vs SLM模型大小专业化模型代码/推理/多语言基础设施层 Infrastructure Layer本地部署 On-Premise云端 GPU Cloud本地设备 LocalAI 技术栈可以分为5 个核心层次从底层的硬件到顶层的用户界面每一层都影响着系统的质量、速度、成本和安全性。架构概览从下往上看1. 基础设施层 (Infrastructure Layer)硬件选择GPU 类型和部署方式三种部署模式本地、云端、本地设备2. 模型层 (Model Layer)模型选择开源 vs 专有、大模型 vs 小模型专业化代码生成、推理、多语言等3. 数据层 (Data Layer)外部数据源补充模型知识的缺口数据处理预处理、向量化、RAG 检索4. 编排层 (Orchestration Layer)任务分解把复杂问题拆解成多个步骤工具调用通过 MCP 等协议调用外部工具反馈循环模型自我审查和优化5. 应用层 (Application Layer)用户接口文本、图像、音频等多模态集成与现有工具的协同现在我们逐层深入分析。PART 03 - 第一层基础设施的三种部署方式LLM 不是普通软件它需要专用的 AI 硬件——GPU (图形处理单元)。但不是所有 GPU 都能跑所有模型你需要根据场景选择部署方式。GPU 部署方式三种选择本地部署On-Premise特点✓ 完全控制硬件✓ 数据主权✓ 性能可优化✗ 初始投入高✗ 运维成本高适用场景金融、医疗等强数据安全需求硬件示例NVIDIA A100H100 服务器集群专用数据中心云端部署Cloud GPU特点✓ 按需扩展✓ 零初始投入✓ 全球可用✗ 按使用付费✗ 数据传输成本适用场景初创企业快速原型验证波动性负载服务商示例AWS / Azure / GCPLambda LabsRunPod / Vast.ai本地设备Local (Laptop)特点✓ 零云成本✓ 离线可用✓ 数据不出本地✗ 硬件限制大✗ 只能跑小模型适用场景个人实验原型开发隐私敏感任务硬件示例MacBook M 系列RTX 4090 笔记本运行 SLM 模型方式一本地部署 (On-Premise)适用场景金融、医疗、政府等对数据安全有严格要求的机构核心优势完全控制你可以优化 GPU 配置、内存分配、网络拓扑提取最大性能数据主权所有数据不出本地符合 GDPR、HIPAA 等合规要求性能稳定不受云端共享资源的波动影响成本结构初始投入一台 NVIDIA A100 服务器约$15,000 - $30,000运维成本电费、冷却、专业运维团队适合长期、稳定、大规模的 AI 负载实际案例某制药公司构建内部 AI 系统分析临床试验数据。由于数据涉及患者隐私必须本地部署。他们采购了 8 台 A100 服务器组成集群用于训练定制化的生物医学模型。方式二云端部署 (Cloud GPU)适用场景初创公司、快速原型验证、负载波动大的应用核心优势零初始投入按小时租用 GPU无需采购硬件弹性扩展可以在几分钟内从 1 张 GPU 扩展到 100 张全球可用AWS、Azure、GCP 在全球有数据中心就近部署降低延迟成本结构以 AWS 为例NVIDIA A100 (40GB)约$4 - $5/小时H100 (80GB)约$8 - $10/小时月成本如果 24/7 运行一台 A100约$3,000 - $3,600/月云服务商对比服务商GPU 类型特点AWSH100, A100, L40S, T4全球覆盖最广生态最成熟AzureH100, A100, MI300X与微软企业工具深度集成GCPH100, A100, TPU v5Google 自研 TPU适合 TensorFlowLambda LabsH100, A100专注 AI价格比三大云便宜 20-30%Vast.ai各类消费级/专业级 GPUP2P 市场最便宜但稳定性较差何时选择云端你的 AI 项目还在验证阶段不确定未来规模负载有明显波峰波谷如每月月底批量处理数据需要快速访问最新硬件如 NVIDIA Blackwell 系列方式三本地设备 (Local - Laptop)适用场景个人实验、离线演示、隐私敏感的轻量任务核心优势零云成本完全在本地运行不产生 API 费用离线可用没有网络也能工作数据不出设备适合处理敏感个人信息硬件限制不是所有笔记本都能跑 LLM需要至少16GB 统一内存(如 Apple M 系列) 或8GB VRAM的 GPU (如 RTX 4060)只能运行小型语言模型 (SLM)参数量通常 70 亿可运行的模型Llama 3 8B (量化版)Phi-2 (2.7B)Mistral 7BQwen 7B实际体验在 MacBook Pro M2 Max (32GB 内存) 上运行 Llama 3 8B 量化版本生成速度约20-30 tokens/秒足够用于原型开发和个人助手场景。部署决策树开始选择 GPU 部署方式 │ 是否有严格的数据合规要求? ├─────┴─────┐ 是 否 │ │ 本地部署 是否有稳定的长期负载? ├─────┴─────┐ 是 否 │ │ 是否预算充足? 是否只做实验? ├─────┴─────┐ ├─────┴─────┐ 是 否 是 否 │ │ │ │ 本地部署 云端 本地设备 云端PART 04 - 第二层模型选择的三个维度有了硬件下一步是选择模型。截至 2025 年仅 Hugging Face 上就有超过 200 万个模型。如何选择大型语言模型 vs 小型语言模型LLM - 大型语言模型参数规模300 亿 - 2 万亿参数GPT-4, Claude 3, Llama 3 70B能力特点✓ 通用知识广泛✓ 复杂推理能力强✓ 多任务处理资源需求✗ 需要高端 GPU✗ 推理速度慢✗ 成本高SLM - 小型语言模型参数规模 300 亿参数Phi-2 (2.7B), Llama 3 8B能力特点✓ 领域专业化✓ 响应速度快✓ 易于微调资源需求✓ 可在笔记本运行✓ 低延迟✓ 成本低✗ 通用能力有限维度一开源 vs 专有开源模型如 Llama 3, Mistral, Qwen✅ 可以本地部署不受 API 限制✅ 可以 Fine-tune适配特定领域✅ 无 per-token 成本❌ 需要自己管理推理基础设施❌ 通用能力通常弱于最顶级的专有模型专有模型如 GPT-4, Claude 3.5 Sonnet, Gemini✅ 开箱即用API 调用简单✅ 顶级能力推理、创作、多语言❌ 按 token 计费大规模使用成本高❌ 数据会经过第三方服务器❌ 无法 Fine-tune部分模型除外决策建议如果你的任务是通用的如写邮件、总结会议优先专有模型如果你需要在特定领域深度优化如法律文书生成选开源模型并 Fine-tune如果数据绝对不能出本地只能选开源维度二大模型 (LLM) vs 小模型 (SLM)参数量临界点通常300 亿参数是分界线LLM 的特点参数量300 亿 - 2 万亿能力广泛的通用知识、复杂推理、多任务处理硬件需求需要高端 GPU (A100/H100)成本推理速度慢token 成本高代表GPT-4 (1.8T), Claude 3 (2T), Llama 3 70BSLM 的特点参数量 300 亿通常 10 亿 - 100 亿能力领域专业化响应速度快硬件需求可在笔记本、边缘设备运行成本低延迟成本低代表Phi-2 (2.7B), Llama 3 8B, Mistral 7B性能对比任务类型LLMSLM通用问答✓✓✓✓✓复杂推理数学、逻辑✓✓✓✓代码生成✓✓✓✓✓特定领域医疗、法律✓✓✓✓✓Fine-tuned推理速度慢快 (5-10 倍)成本高低 (10-100 倍差距)何时用 SLM延迟敏感的应用如实时客服、边缘设备预算有限但任务相对单一需要离线运行的场景何时用 LLM需要处理多种不同类型的任务对准确性和推理深度要求极高预算充足愿意为质量付费维度三专业化模型有些模型在特定任务上经过优化表现显著优于通用模型代码生成专用Codex (OpenAI)CodeLlama (Meta)StarCoder (BigCode)优势理解代码上下文、生成可运行代码、自动补全推理增强o1 (OpenAI)DeepSeek-R1优势在数学、逻辑、规划任务上表现突出多语言专用Qwen (阿里)ChatGLM (智谱)优势中文理解和生成能力远超通用英文模型工具调用专用Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)GPT-4 with Function Calling优势能可靠地调用外部 API 和工具选型建议在药物论文分析场景中我们可能选择基础模型Llama 3 70B (开源可 Fine-tune)专业化方向在生物医学论文上 Fine-tune部署方式云端 (AWS A100)方便扩展PART 05 - 第三层数据层——让模型理解最新信息模型层解决了用什么大脑的问题但模型的知识是有边界的如果科学家要分析2025 年 1 0月发表的论文模型根本不知道这些内容。这时就需要数据层。数据层的三个组件组件一外部数据源这是模型知识的扩展包可以包括最新的科学论文PubMed、arXiv企业内部文档实时数据股票、天气用户上传的文件关键问题如何让模型快速找到相关信息这就引出了组件二。组件二数据处理管道原始文档不能直接喂给模型需要预处理提取从 PDF、Word 中提取文本分块 (Chunking)将长文档切成小块通常 500-1000 字向量化 (Embedding)将文本转换为数学向量如 384 维或 1536 维索引存入向量数据库为什么要向量化假设我们有两段文本文本 A“这个药物能抑制肿瘤生长”文本 B“该化合物具有抗癌活性”虽然用词不同但它们在语义上相似。向量化后它们的向量会在高维空间中靠得很近。这样当用户搜索抗癌药物时即使原文没有这个词系统也能找到相关内容。组件三向量数据库与 RAGRAG (Retrieval-Augmented Generation)是让 LLM 访问外部知识的标准方法用户问题2025 年有哪些新的 mRNA 疫苗研究 ↓向量化查询 (Embedding) ↓在向量数据库中检索 Top 5 相关论文 ↓将论文 问题一起喂给 LLM ↓LLM 基于这些论文生成答案常用向量数据库Pinecone托管服务开箱即用Weaviate开源支持混合检索Milvus大规模部署性能优化FAISS(Meta)轻量级适合原型优化技巧混合检索结合关键词搜索 (BM25) 和语义搜索重排序 (Re-ranking)用更强的模型重新排序检索结果元数据过滤只搜索特定时间、作者、期刊的论文PART 06 - 第四层编排层——分解复杂任务有了模型和数据是不是直接输入问题 → 输出答案就行了不够。对于复杂任务如分析这 50 篇论文找出共同趋势提出研究假设单次调用 LLM 效果很差。这时需要编排层 (Orchestration Layer)将任务拆解成多个步骤。编排层的三个核心能力能力一任务规划 (Planning)当用户问总结 2025 年 mRNA 疫苗的最新进展时AI 系统需要先规划步骤 1: 检索 2025 年发表的 mRNA 疫苗相关论文步骤 2: 提取每篇论文的核心发现步骤 3: 按研究主题分组如新靶点、递送系统、临床试验步骤 4: 识别趋势和突破步骤 5: 生成结构化总结这个规划本身就可以由 LLM 生成通过 Prompt 引导。能力二工具调用 (Tool Calling / Function Calling)LLM 不是万能的它需要调用外部工具调用 PubMed API 搜索论文调用 Wolfram Alpha 计算复杂公式调用 Python 解释器运行数据分析代码调用内部数据库查询实验结果MCP (Model Context Protocol)是 Anthropic 在 2024 年推出的标准化协议让 AI 模型能够以统一的方式调用各种工具。MCP 的价值标准化接口不用为每个工具写定制代码工具发现AI 可以自动发现可用工具上下文共享多个工具调用之间可以保持状态示例工作流用户: 比较论文 A 和论文 B 的实验结果 ↓Agent 调用工具 1: 从数据库获取论文 A 的数据 ↓Agent 调用工具 2: 从数据库获取论文 B 的数据 ↓Agent 调用工具 3: 用 Python 生成对比图表 ↓Agent 生成分析报告嵌入图表能力三反馈循环 (Review Iteration)LLM 会犯错。编排层可以让 AI自我审查LLM 生成初版答案 ↓Reviewer Agent 审查: 这个结论是否有论文支持 ↓发现问题 → 回到检索步骤找更多证据 ↓LLM 重新生成答案 ↓Reviewer 通过 → 返回给用户这种生成 → 审查 → 改进的循环显著提升输出质量。编排框架的选择LangChain最成熟的编排框架支持复杂的 Agent 工作流生态丰富集成 100 工具LlamaIndex专注 RAG 场景优化了文档索引和检索轻量级易于上手Haystack企业级 NLP 管道强大的搜索引擎集成适合生产环境AutoGen (Microsoft)多 Agent 协作框架Agent 之间可以对话协商适合需要多角色协作的任务在我们的场景中可能选择LangChain MCP因为需要灵活的工具调用和多步骤规划。PART 07 - 第五层应用层——让用户真正能用技术栈的最后一层是应用层决定了用户如何与 AI 系统交互。接口设计不只是文本最简单的接口聊天框文本输入 → 文本输出但对于科学家来说可能需要上传 PDF直接分析论文文件可视化输出生成图表、分子结构图引用标注答案中的每个论断都链接到原论文修订功能用户可以编辑 AI 生成的内容多模态接口输入文本 PDF 图片实验结果截图输出文本 表格 图表 分子结构实际案例某生物信息学团队的 AI 系统允许用户上传基因测序数据CSV 格式用自然语言问“这些突变与哪些已知癌症相关”AI 生成报告包含突变位点可视化图、相关论文引用、临床意义解释集成融入现有工作流AI 系统不能是孤岛需要与科学家已有的工具集成输入端集成Zotero/Mendeley文献管理自动同步文献库一键分析Slack/Teams在团队协作工具中直接调用 AI输出端集成Notion/Obsidian将 AI 生成的总结直接保存到笔记LaTeX 编辑器生成可直接插入论文的格式化文本API 集成对于开发者提供 REST API允许在自己的应用中嵌入 AI 能力。PART 08 - 全栈视角五层如何协同工作现在我们把五层串起来看一个完整的交互流程用户操作科学家在网页界面上传一篇 2025 年的最新论文问“这篇论文的核心创新是什么与我们团队 2024 年的研究有何关联”系统执行流程应用层第 5 层接收 PDF 文件和问题调用编排层编排层第 4 层任务规划提取论文核心内容 2. 检索团队 2024 年的研究 3. 对比分析 4. 生成结构化报告调用数据层数据层第 3 层处理上传的 PDF提取文本、表格向量化论文内容在向量数据库中检索团队历史研究返回相关文档给编排层编排层第 4 层续将新论文 历史研究 问题组合成 Prompt调用模型层模型层第 2 层Llama 3 70B 模型在 GPU 上推理生成初版答案返回给编排层编排层第 4 层续Reviewer Agent 审查答案发现需要补充数据再次调用数据层获取额外证据后LLM 重新生成通过审查返回最终答案应用层第 5 层续格式化输出核心创新3 个要点 - 与团队研究的关联对比表格 - 引用标注每个论断链接到原文展示给用户提供保存到 Notion按钮基础设施层第 1 层整个过程中AWS 上的 A100 GPU 持续运行推理耗时约 15 秒成本约 $0.02每一层的影响如果任何一层出问题整个系统都会受影响层次问题示例后果基础设施GPU 资源不足响应时间从 15 秒变成 2 分钟模型选了通用模型而非生物医学专用理解专业术语错误答案不可靠数据向量检索不准确返回不相关的论文答案跑偏编排没有审查环节生成的对比可能包含事实错误应用没有引用标注科学家无法验证答案来源不敢使用这就是为什么全栈思维如此重要。PART 09 - 技术栈的成本与性能权衡构建 AI 系统时你会面临一系列权衡成本维度方案 A全云端 专有模型基础设施AWS A100 ($4/小时)模型GPT-4 API ($0.03/1K tokens)数据Pinecone 托管向量数据库 ($70/月)编排LangChain (开源)应用自建网页月成本估算假设 100 个用户每天 10 次查询GPU如果按需实际使用 8 小时/天 → $960/月API300K queries × 2K tokens × $0.03/1K → $18,000/月数据库$70/月总计约 $19,000/月方案 B本地部署 开源模型基础设施自购 4 台 A100 服务器 → $100,000 一次性投入模型Llama 3 70B (开源免费)数据自建 Milvus 向量数据库开源编排LangChain (开源)应用自建网页月成本估算硬件折旧3 年$100,000 / 36 → $2,778/月电费4 台服务器800W 每台约 $500/月运维人力1 名工程师约 $8,000/月总计约 $11,300/月方案 C混合方案云端 开源模型基础设施AWS A100 ($4/小时)模型Llama 3 70B (自部署在云端)数据自建向量数据库月成本约 $3,000/月无 API 费用权衡建议方案 A适合快速验证预算充足方案 B适合长期、大规模、数据敏感场景方案 C性价比最高适合大多数企业性能维度端到端延迟从提问到得到答案配置检索时间推理时间总延迟云端 GPT-4 API Pinecone200ms3-5s3.2-5.2s云端 Llama 3 70B 自建向量库100ms8-12s8.1-12.1s本地 A100 Llama 3 70B50ms5-8s5-8s吞吐量每秒可处理的查询数配置吞吐量1 张 A100 Llama 3 70B~5 queries/秒4 张 A100 集群~20 queries/秒GPT-4 API有 rate limit~50 queries/秒需付费提升限额结论AI 系统不是选个模型就完事而是一个从 GPU 到用户界面的五层技术栈。每一层都会影响最终系统的质量、速度、成本和安全性。当你理解了完整的技术栈就能设计出真正可靠、高效、符合实际需求的 AI 系统——而不是看起来很厉害但实际用不起来的玩具。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发