有意義的網(wǎng)站,遼寧大連建設(shè)工程信息網(wǎng),從化門戶網(wǎng)站建設(shè),新華書店網(wǎng)上商城你在構(gòu)建 AI 應(yīng)用的時候#xff0c;是不是遇到過這種情況#xff1a;選了個最新的大模型#xff0c;結(jié)果發(fā)現(xiàn)自己的服務(wù)器根本跑不動#xff1b;或者數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好了#xff0c;卻不知道怎么讓模型真正理解這些信息#xff1b;又或者模型能生成答案了#xff0c;但用戶根本…你在構(gòu)建 AI 應(yīng)用的時候是不是遇到過這種情況選了個最新的大模型結(jié)果發(fā)現(xiàn)自己的服務(wù)器根本跑不動或者數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好了卻不知道怎么讓模型真正理解這些信息又或者模型能生成答案了但用戶根本不知道怎么用這個系統(tǒng)。這些問題的根源在于AI 系統(tǒng)不是選個模型就完事而是一個從硬件到應(yīng)用的完整技術(shù)棧。如果你只盯著模型層忽略了基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)處理、任務(wù)編排和應(yīng)用接口最終的結(jié)果就是看起來很厲害但實(shí)際用不起來。這次我想用一個具體案例——為藥物研發(fā)科學(xué)家構(gòu)建 AI 論文分析系統(tǒng)——來拆解 AI 技術(shù)棧的五個關(guān)鍵層次。讓我們看看每一層到底在做什么以及它們?nèi)绾螀f(xié)同工作。PART 01 - 一個真實(shí)場景AI 如何幫助科學(xué)家讀論文在正式拆解技術(shù)棧之前我們先看一個實(shí)際需求場景你要為藥物發(fā)現(xiàn)研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建一個 AI 系統(tǒng)幫助他們快速理解和分析最新的科學(xué)論文。這些科學(xué)家每個月要面對成百上千篇新論文手動篩選和總結(jié)的時間成本太高。挑戰(zhàn)論文涉及高度專業(yè)的生物化學(xué)知識需要博士級別的理解能力最新論文可能發(fā)表在過去 3 個月內(nèi)而 LLM 的知識截止日期通常是訓(xùn)練時間點(diǎn)不能只是簡單地輸入論文輸出摘要需要做交叉引用、趨勢分析、假設(shè)驗(yàn)證等復(fù)雜任務(wù)問題如果你只是選一個據(jù)說擅長科學(xué)任務(wù)的大模型能解決問題嗎答案是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。你還需要基礎(chǔ)設(shè)施這個模型需要什么樣的 GPU是本地部署還是云端數(shù)據(jù)層如何把最新論文喂給模型用什么格式存儲如何快速檢索編排層如何把分析論文這個復(fù)雜任務(wù)拆解成多個步驟如何讓模型自我審查生成的結(jié)果應(yīng)用層科學(xué)家怎么使用這個系統(tǒng)是網(wǎng)頁、插件還是集成到他們現(xiàn)有的文獻(xiàn)管理工具這就是為什么我們需要理解完整的 AI 技術(shù)棧。PART 02 - 五層架構(gòu)從底層到頂層的完整視圖AI 技術(shù)棧五層架構(gòu)應(yīng)用層 Application Layer接口 Interfaces多模態(tài)輸入輸出工具集成修訂引用編排層 Orchestration Layer任務(wù)分解與規(guī)劃工具調(diào)用 MCP反饋循環(huán)與審查數(shù)據(jù)層 Data Layer外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)處理管道向量數(shù)據(jù)庫RAG 檢索模型層 Model Layer開源 vs 專有Llama/GPTLLM vs SLM模型大小專業(yè)化模型代碼/推理/多語言基礎(chǔ)設(shè)施層 Infrastructure Layer本地部署 On-Premise云端 GPU Cloud本地設(shè)備 LocalAI 技術(shù)?？梢苑譃? 個核心層次從底層的硬件到頂層的用戶界面每一層都影響著系統(tǒng)的質(zhì)量、速度、成本和安全性。架構(gòu)概覽從下往上看1. 基礎(chǔ)設(shè)施層 (Infrastructure Layer)硬件選擇GPU 類型和部署方式三種部署模式本地、云端、本地設(shè)備2. 模型層 (Model Layer)模型選擇開源 vs 專有、大模型 vs 小模型專業(yè)化代碼生成、推理、多語言等3. 數(shù)據(jù)層 (Data Layer)外部數(shù)據(jù)源補(bǔ)充模型知識的缺口數(shù)據(jù)處理預(yù)處理、向量化、RAG 檢索4. 編排層 (Orchestration Layer)任務(wù)分解把復(fù)雜問題拆解成多個步驟工具調(diào)用通過 MCP 等協(xié)議調(diào)用外部工具反饋循環(huán)模型自我審查和優(yōu)化5. 應(yīng)用層 (Application Layer)用戶接口文本、圖像、音頻等多模態(tài)集成與現(xiàn)有工具的協(xié)同現(xiàn)在我們逐層深入分析。PART 03 - 第一層基礎(chǔ)設(shè)施的三種部署方式LLM 不是普通軟件它需要專用的 AI 硬件——GPU (圖形處理單元)。但不是所有 GPU 都能跑所有模型你需要根據(jù)場景選擇部署方式。GPU 部署方式三種選擇本地部署On-Premise特點(diǎn)? 完全控制硬件? 數(shù)據(jù)主權(quán)? 性能可優(yōu)化? 初始投入高? 運(yùn)維成本高適用場景金融、醫(yī)療等強(qiáng)數(shù)據(jù)安全需求硬件示例NVIDIA A100H100 服務(wù)器集群專用數(shù)據(jù)中心云端部署Cloud GPU特點(diǎn)? 按需擴(kuò)展? 零初始投入? 全球可用? 按使用付費(fèi)? 數(shù)據(jù)傳輸成本適用場景初創(chuàng)企業(yè)快速原型驗(yàn)證波動性負(fù)載服務(wù)商示例AWS / Azure / GCPLambda LabsRunPod / Vast.ai本地設(shè)備Local (Laptop)特點(diǎn)? 零云成本? 離線可用? 數(shù)據(jù)不出本地? 硬件限制大? 只能跑小模型適用場景個人實(shí)驗(yàn)原型開發(fā)隱私敏感任務(wù)硬件示例MacBook M 系列RTX 4090 筆記本運(yùn)行 SLM 模型方式一本地部署 (On-Premise)適用場景金融、醫(yī)療、政府等對數(shù)據(jù)安全有嚴(yán)格要求的機(jī)構(gòu)核心優(yōu)勢完全控制你可以優(yōu)化 GPU 配置、內(nèi)存分配、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮崛∽畲笮阅軘?shù)據(jù)主權(quán)所有數(shù)據(jù)不出本地符合 GDPR、HIPAA 等合規(guī)要求性能穩(wěn)定不受云端共享資源的波動影響成本結(jié)構(gòu)初始投入一臺 NVIDIA A100 服務(wù)器約$15,000 - $30,000運(yùn)維成本電費(fèi)、冷卻、專業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)適合長期、穩(wěn)定、大規(guī)模的 AI 負(fù)載實(shí)際案例某制藥公司構(gòu)建內(nèi)部 AI 系統(tǒng)分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)涉及患者隱私必須本地部署。他們采購了 8 臺 A100 服務(wù)器組成集群用于訓(xùn)練定制化的生物醫(yī)學(xué)模型。方式二云端部署 (Cloud GPU)適用場景初創(chuàng)公司、快速原型驗(yàn)證、負(fù)載波動大的應(yīng)用核心優(yōu)勢零初始投入按小時租用 GPU無需采購硬件彈性擴(kuò)展可以在幾分鐘內(nèi)從 1 張 GPU 擴(kuò)展到 100 張全球可用AWS、Azure、GCP 在全球有數(shù)據(jù)中心就近部署降低延遲成本結(jié)構(gòu)以 AWS 為例NVIDIA A100 (40GB)約$4 - $5/小時H100 (80GB)約$8 - $10/小時月成本如果 24/7 運(yùn)行一臺 A100約$3,000 - $3,600/月云服務(wù)商對比服務(wù)商GPU 類型特點(diǎn)AWSH100, A100, L40S, T4全球覆蓋最廣生態(tài)最成熟AzureH100, A100, MI300X與微軟企業(yè)工具深度集成GCPH100, A100, TPU v5Google 自研 TPU適合 TensorFlowLambda LabsH100, A100專注 AI價(jià)格比三大云便宜 20-30%Vast.ai各類消費(fèi)級/專業(yè)級 GPUP2P 市場最便宜但穩(wěn)定性較差何時選擇云端你的 AI 項(xiàng)目還在驗(yàn)證階段不確定未來規(guī)模負(fù)載有明顯波峰波谷如每月月底批量處理數(shù)據(jù)需要快速訪問最新硬件如 NVIDIA Blackwell 系列方式三本地設(shè)備 (Local - Laptop)適用場景個人實(shí)驗(yàn)、離線演示、隱私敏感的輕量任務(wù)核心優(yōu)勢零云成本完全在本地運(yùn)行不產(chǎn)生 API 費(fèi)用離線可用沒有網(wǎng)絡(luò)也能工作數(shù)據(jù)不出設(shè)備適合處理敏感個人信息硬件限制不是所有筆記本都能跑 LLM需要至少16GB 統(tǒng)一內(nèi)存(如 Apple M 系列) 或8GB VRAM的 GPU (如 RTX 4060)只能運(yùn)行小型語言模型 (SLM)參數(shù)量通常 70 億可運(yùn)行的模型Llama 3 8B (量化版)Phi-2 (2.7B)Mistral 7BQwen 7B實(shí)際體驗(yàn)在 MacBook Pro M2 Max (32GB 內(nèi)存) 上運(yùn)行 Llama 3 8B 量化版本生成速度約20-30 tokens/秒足夠用于原型開發(fā)和個人助手場景。部署決策樹開始選擇 GPU 部署方式 │ 是否有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)合規(guī)要求? ├─────┴─────┐ 是 否 │ │ 本地部署 是否有穩(wěn)定的長期負(fù)載? ├─────┴─────┐ 是 否 │ │ 是否預(yù)算充足? 是否只做實(shí)驗(yàn)? ├─────┴─────┐ ├─────┴─────┐ 是 否 是 否 │ │ │ │ 本地部署 云端 本地設(shè)備 云端PART 04 - 第二層模型選擇的三個維度有了硬件下一步是選擇模型。截至 2025 年僅 Hugging Face 上就有超過 200 萬個模型。如何選擇大型語言模型 vs 小型語言模型LLM - 大型語言模型參數(shù)規(guī)模300 億 - 2 萬億參數(shù)GPT-4, Claude 3, Llama 3 70B能力特點(diǎn)? 通用知識廣泛? 復(fù)雜推理能力強(qiáng)? 多任務(wù)處理資源需求? 需要高端 GPU? 推理速度慢? 成本高SLM - 小型語言模型參數(shù)規(guī)模 300 億參數(shù)Phi-2 (2.7B), Llama 3 8B能力特點(diǎn)? 領(lǐng)域?qū)I(yè)化? 響應(yīng)速度快? 易于微調(diào)資源需求? 可在筆記本運(yùn)行? 低延遲? 成本低? 通用能力有限維度一開源 vs 專有開源模型如 Llama 3, Mistral, Qwen? 可以本地部署不受 API 限制? 可以 Fine-tune適配特定領(lǐng)域? 無 per-token 成本? 需要自己管理推理基礎(chǔ)設(shè)施? 通用能力通常弱于最頂級的專有模型專有模型如 GPT-4, Claude 3.5 Sonnet, Gemini? 開箱即用API 調(diào)用簡單? 頂級能力推理、創(chuàng)作、多語言? 按 token 計(jì)費(fèi)大規(guī)模使用成本高? 數(shù)據(jù)會經(jīng)過第三方服務(wù)器? 無法 Fine-tune部分模型除外決策建議如果你的任務(wù)是通用的如寫郵件、總結(jié)會議優(yōu)先專有模型如果你需要在特定領(lǐng)域深度優(yōu)化如法律文書生成選開源模型并 Fine-tune如果數(shù)據(jù)絕對不能出本地只能選開源維度二大模型 (LLM) vs 小模型 (SLM)參數(shù)量臨界點(diǎn)通常300 億參數(shù)是分界線LLM 的特點(diǎn)參數(shù)量300 億 - 2 萬億能力廣泛的通用知識、復(fù)雜推理、多任務(wù)處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 的特點(diǎn)參數(shù)量 300 億通常 10 億 - 100 億能力領(lǐng)域?qū)I(yè)化響應(yīng)速度快硬件需求可在筆記本、邊緣設(shè)備運(yùn)行成本低延遲成本低代表Phi-2 (2.7B), Llama 3 8B, Mistral 7B性能對比任務(wù)類型LLMSLM通用問答?????復(fù)雜推理數(shù)學(xué)、邏輯????代碼生成?????特定領(lǐng)域醫(yī)療、法律?????Fine-tuned推理速度慢快 (5-10 倍)成本高低 (10-100 倍差距)何時用 SLM延遲敏感的應(yīng)用如實(shí)時客服、邊緣設(shè)備預(yù)算有限但任務(wù)相對單一需要離線運(yùn)行的場景何時用 LLM需要處理多種不同類型的任務(wù)對準(zhǔn)確性和推理深度要求極高預(yù)算充足愿意為質(zhì)量付費(fèi)維度三專業(yè)化模型有些模型在特定任務(wù)上經(jīng)過優(yōu)化表現(xiàn)顯著優(yōu)于通用模型代碼生成專用Codex (OpenAI)CodeLlama (Meta)StarCoder (BigCode)優(yōu)勢理解代碼上下文、生成可運(yùn)行代碼、自動補(bǔ)全推理增強(qiáng)o1 (OpenAI)DeepSeek-R1優(yōu)勢在數(shù)學(xué)、邏輯、規(guī)劃任務(wù)上表現(xiàn)突出多語言專用Qwen (阿里)ChatGLM (智譜)優(yōu)勢中文理解和生成能力遠(yuǎn)超通用英文模型工具調(diào)用專用Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)GPT-4 with Function Calling優(yōu)勢能可靠地調(diào)用外部 API 和工具選型建議在藥物論文分析場景中我們可能選擇基礎(chǔ)模型Llama 3 70B (開源可 Fine-tune)專業(yè)化方向在生物醫(yī)學(xué)論文上 Fine-tune部署方式云端 (AWS A100)方便擴(kuò)展PART 05 - 第三層數(shù)據(jù)層——讓模型理解最新信息模型層解決了用什么大腦的問題但模型的知識是有邊界的如果科學(xué)家要分析2025 年 1 0月發(fā)表的論文模型根本不知道這些內(nèi)容。這時就需要數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層的三個組件組件一外部數(shù)據(jù)源這是模型知識的擴(kuò)展包可以包括最新的科學(xué)論文PubMed、arXiv企業(yè)內(nèi)部文檔實(shí)時數(shù)據(jù)股票、天氣用戶上傳的文件關(guān)鍵問題如何讓模型快速找到相關(guān)信息這就引出了組件二。組件二數(shù)據(jù)處理管道原始文檔不能直接喂給模型需要預(yù)處理提取從 PDF、Word 中提取文本分塊 (Chunking)將長文檔切成小塊通常 500-1000 字向量化 (Embedding)將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)向量如 384 維或 1536 維索引存入向量數(shù)據(jù)庫為什么要向量化假設(shè)我們有兩段文本文本 A“這個藥物能抑制腫瘤生長”文本 B“該化合物具有抗癌活性”雖然用詞不同但它們在語義上相似。向量化后它們的向量會在高維空間中靠得很近。這樣當(dāng)用戶搜索抗癌藥物時即使原文沒有這個詞系統(tǒng)也能找到相關(guān)內(nèi)容。組件三向量數(shù)據(jù)庫與 RAGRAG (Retrieval-Augmented Generation)是讓 LLM 訪問外部知識的標(biāo)準(zhǔn)方法用戶問題2025 年有哪些新的 mRNA 疫苗研究 ↓向量化查詢 (Embedding) ↓在向量數(shù)據(jù)庫中檢索 Top 5 相關(guān)論文 ↓將論文 問題一起喂給 LLM ↓LLM 基于這些論文生成答案常用向量數(shù)據(jù)庫Pinecone托管服務(wù)開箱即用Weaviate開源支持混合檢索Milvus大規(guī)模部署性能優(yōu)化FAISS(Meta)輕量級適合原型優(yōu)化技巧混合檢索結(jié)合關(guān)鍵詞搜索 (BM25) 和語義搜索重排序 (Re-ranking)用更強(qiáng)的模型重新排序檢索結(jié)果元數(shù)據(jù)過濾只搜索特定時間、作者、期刊的論文PART 06 - 第四層編排層——分解復(fù)雜任務(wù)有了模型和數(shù)據(jù)是不是直接輸入問題 → 輸出答案就行了不夠。對于復(fù)雜任務(wù)如分析這 50 篇論文找出共同趨勢提出研究假設(shè)單次調(diào)用 LLM 效果很差。這時需要編排層 (Orchestration Layer)將任務(wù)拆解成多個步驟。編排層的三個核心能力能力一任務(wù)規(guī)劃 (Planning)當(dāng)用戶問總結(jié) 2025 年 mRNA 疫苗的最新進(jìn)展時AI 系統(tǒng)需要先規(guī)劃步驟 1: 檢索 2025 年發(fā)表的 mRNA 疫苗相關(guān)論文步驟 2: 提取每篇論文的核心發(fā)現(xiàn)步驟 3: 按研究主題分組如新靶點(diǎn)、遞送系統(tǒng)、臨床試驗(yàn)步驟 4: 識別趨勢和突破步驟 5: 生成結(jié)構(gòu)化總結(jié)這個規(guī)劃本身就可以由 LLM 生成通過 Prompt 引導(dǎo)。能力二工具調(diào)用 (Tool Calling / Function Calling)LLM 不是萬能的它需要調(diào)用外部工具調(diào)用 PubMed API 搜索論文調(diào)用 Wolfram Alpha 計(jì)算復(fù)雜公式調(diào)用 Python 解釋器運(yùn)行數(shù)據(jù)分析代碼調(diào)用內(nèi)部數(shù)據(jù)庫查詢實(shí)驗(yàn)結(jié)果MCP (Model Context Protocol)是 Anthropic 在 2024 年推出的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議讓 AI 模型能夠以統(tǒng)一的方式調(diào)用各種工具。MCP 的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)化接口不用為每個工具寫定制代碼工具發(fā)現(xiàn)AI 可以自動發(fā)現(xiàn)可用工具上下文共享多個工具調(diào)用之間可以保持狀態(tài)示例工作流用戶: 比較論文 A 和論文 B 的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ↓Agent 調(diào)用工具 1: 從數(shù)據(jù)庫獲取論文 A 的數(shù)據(jù) ↓Agent 調(diào)用工具 2: 從數(shù)據(jù)庫獲取論文 B 的數(shù)據(jù) ↓Agent 調(diào)用工具 3: 用 Python 生成對比圖表 ↓Agent 生成分析報(bào)告嵌入圖表能力三反饋循環(huán) (Review Iteration)LLM 會犯錯。編排層可以讓 AI自我審查LLM 生成初版答案 ↓Reviewer Agent 審查: 這個結(jié)論是否有論文支持 ↓發(fā)現(xiàn)問題 → 回到檢索步驟找更多證據(jù) ↓LLM 重新生成答案 ↓Reviewer 通過 → 返回給用戶這種生成 → 審查 → 改進(jìn)的循環(huán)顯著提升輸出質(zhì)量。編排框架的選擇LangChain最成熟的編排框架支持復(fù)雜的 Agent 工作流生態(tài)豐富集成 100 工具LlamaIndex專注 RAG 場景優(yōu)化了文檔索引和檢索輕量級易于上手Haystack企業(yè)級 NLP 管道強(qiáng)大的搜索引擎集成適合生產(chǎn)環(huán)境AutoGen (Microsoft)多 Agent 協(xié)作框架Agent 之間可以對話協(xié)商適合需要多角色協(xié)作的任務(wù)在我們的場景中可能選擇LangChain MCP因?yàn)樾枰`活的工具調(diào)用和多步驟規(guī)劃。PART 07 - 第五層應(yīng)用層——讓用戶真正能用技術(shù)棧的最后一層是應(yīng)用層決定了用戶如何與 AI 系統(tǒng)交互。接口設(shè)計(jì)不只是文本最簡單的接口聊天框文本輸入 → 文本輸出但對于科學(xué)家來說可能需要上傳 PDF直接分析論文文件可視化輸出生成圖表、分子結(jié)構(gòu)圖引用標(biāo)注答案中的每個論斷都鏈接到原論文修訂功能用戶可以編輯 AI 生成的內(nèi)容多模態(tài)接口輸入文本 PDF 圖片實(shí)驗(yàn)結(jié)果截圖輸出文本 表格 圖表 分子結(jié)構(gòu)實(shí)際案例某生物信息學(xué)團(tuán)隊(duì)的 AI 系統(tǒng)允許用戶上傳基因測序數(shù)據(jù)CSV 格式用自然語言問“這些突變與哪些已知癌癥相關(guān)”AI 生成報(bào)告包含突變位點(diǎn)可視化圖、相關(guān)論文引用、臨床意義解釋集成融入現(xiàn)有工作流AI 系統(tǒng)不能是孤島需要與科學(xué)家已有的工具集成輸入端集成Zotero/Mendeley文獻(xiàn)管理自動同步文獻(xiàn)庫一鍵分析Slack/Teams在團(tuán)隊(duì)協(xié)作工具中直接調(diào)用 AI輸出端集成Notion/Obsidian將 AI 生成的總結(jié)直接保存到筆記LaTeX 編輯器生成可直接插入論文的格式化文本API 集成對于開發(fā)者提供 REST API允許在自己的應(yīng)用中嵌入 AI 能力。PART 08 - 全棧視角五層如何協(xié)同工作現(xiàn)在我們把五層串起來看一個完整的交互流程用戶操作科學(xué)家在網(wǎng)頁界面上傳一篇 2025 年的最新論文問“這篇論文的核心創(chuàng)新是什么與我們團(tuán)隊(duì) 2024 年的研究有何關(guān)聯(lián)”系統(tǒng)執(zhí)行流程應(yīng)用層第 5 層接收 PDF 文件和問題調(diào)用編排層編排層第 4 層任務(wù)規(guī)劃提取論文核心內(nèi)容 2. 檢索團(tuán)隊(duì) 2024 年的研究 3. 對比分析 4. 生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告調(diào)用數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)層第 3 層處理上傳的 PDF提取文本、表格向量化論文內(nèi)容在向量數(shù)據(jù)庫中檢索團(tuán)隊(duì)歷史研究返回相關(guān)文檔給編排層編排層第 4 層續(xù)將新論文 歷史研究 問題組合成 Prompt調(diào)用模型層模型層第 2 層Llama 3 70B 模型在 GPU 上推理生成初版答案返回給編排層編排層第 4 層續(xù)Reviewer Agent 審查答案發(fā)現(xiàn)需要補(bǔ)充數(shù)據(jù)再次調(diào)用數(shù)據(jù)層獲取額外證據(jù)后LLM 重新生成通過審查返回最終答案應(yīng)用層第 5 層續(xù)格式化輸出核心創(chuàng)新3 個要點(diǎn) - 與團(tuán)隊(duì)研究的關(guān)聯(lián)對比表格 - 引用標(biāo)注每個論斷鏈接到原文展示給用戶提供保存到 Notion按鈕基礎(chǔ)設(shè)施層第 1 層整個過程中AWS 上的 A100 GPU 持續(xù)運(yùn)行推理耗時約 15 秒成本約 $0.02每一層的影響如果任何一層出問題整個系統(tǒng)都會受影響層次問題示例后果基礎(chǔ)設(shè)施GPU 資源不足響應(yīng)時間從 15 秒變成 2 分鐘模型選了通用模型而非生物醫(yī)學(xué)專用理解專業(yè)術(shù)語錯誤答案不可靠數(shù)據(jù)向量檢索不準(zhǔn)確返回不相關(guān)的論文答案跑偏編排沒有審查環(huán)節(jié)生成的對比可能包含事實(shí)錯誤應(yīng)用沒有引用標(biāo)注科學(xué)家無法驗(yàn)證答案來源不敢使用這就是為什么全棧思維如此重要。PART 09 - 技術(shù)棧的成本與性能權(quán)衡構(gòu)建 AI 系統(tǒng)時你會面臨一系列權(quán)衡成本維度方案 A全云端 專有模型基礎(chǔ)設(shè)施AWS A100 ($4/小時)模型GPT-4 API ($0.03/1K tokens)數(shù)據(jù)Pinecone 托管向量數(shù)據(jù)庫 ($70/月)編排LangChain (開源)應(yīng)用自建網(wǎng)頁月成本估算假設(shè) 100 個用戶每天 10 次查詢GPU如果按需實(shí)際使用 8 小時/天 → $960/月API300K queries × 2K tokens × $0.03/1K → $18,000/月數(shù)據(jù)庫$70/月總計(jì)約 $19,000/月方案 B本地部署 開源模型基礎(chǔ)設(shè)施自購 4 臺 A100 服務(wù)器 → $100,000 一次性投入模型Llama 3 70B (開源免費(fèi))數(shù)據(jù)自建 Milvus 向量數(shù)據(jù)庫開源編排LangChain (開源)應(yīng)用自建網(wǎng)頁月成本估算硬件折舊3 年$100,000 / 36 → $2,778/月電費(fèi)4 臺服務(wù)器800W 每臺約 $500/月運(yùn)維人力1 名工程師約 $8,000/月總計(jì)約 $11,300/月方案 C混合方案云端 開源模型基礎(chǔ)設(shè)施AWS A100 ($4/小時)模型Llama 3 70B (自部署在云端)數(shù)據(jù)自建向量數(shù)據(jù)庫月成本約 $3,000/月無 API 費(fèi)用權(quán)衡建議方案 A適合快速驗(yàn)證預(yù)算充足方案 B適合長期、大規(guī)模、數(shù)據(jù)敏感場景方案 C性價(jià)比最高適合大多數(shù)企業(yè)性能維度端到端延遲從提問到得到答案配置檢索時間推理時間總延遲云端 GPT-4 API Pinecone200ms3-5s3.2-5.2s云端 Llama 3 70B 自建向量庫100ms8-12s8.1-12.1s本地 A100 Llama 3 70B50ms5-8s5-8s吞吐量每秒可處理的查詢數(shù)配置吞吐量1 張 A100 Llama 3 70B~5 queries/秒4 張 A100 集群~20 queries/秒GPT-4 API有 rate limit~50 queries/秒需付費(fèi)提升限額結(jié)論AI 系統(tǒng)不是選個模型就完事而是一個從 GPU 到用戶界面的五層技術(shù)棧。每一層都會影響最終系統(tǒng)的質(zhì)量、速度、成本和安全性。當(dāng)你理解了完整的技術(shù)棧就能設(shè)計(jì)出真正可靠、高效、符合實(shí)際需求的 AI 系統(tǒng)——而不是看起來很厲害但實(shí)際用不起來的玩具。普通人如何抓住AI大模型的風(fēng)口領(lǐng)取方式在文末為什么要學(xué)習(xí)大模型目前AI大模型的技術(shù)崗位與能力培養(yǎng)隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用 大模型作為其中的重要組成部分 正逐漸成為推動人工智能發(fā)展的重要引擎 。大模型以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力 廣泛應(yīng)用于自然語言處理 、計(jì)算機(jī)視覺 、 智能推薦等領(lǐng)域 為各行各業(yè)帶來了革命性的改變和機(jī)遇 。目前開源人工智能大模型已應(yīng)用于醫(yī)療、政務(wù)、法律、汽車、娛樂、金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育、制造業(yè)、企業(yè)服務(wù)等多個場景其中應(yīng)用于金融、企業(yè)服務(wù)、制造業(yè)和法律領(lǐng)域的大模型在本次調(diào)研中占比超過30%。隨著AI大模型技術(shù)的迅速發(fā)展相關(guān)崗位的需求也日益增加。大模型產(chǎn)業(yè)鏈催生了一批高薪新職業(yè)人工智能大潮已來不加入就可能被淘汰。如果你是技術(shù)人尤其是互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者現(xiàn)在就開始學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)真的是給你的人生一個重要建議最后只要你真心想學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)這份精心整理的學(xué)習(xí)資料我愿意無償分享給你但是想學(xué)技術(shù)去亂搞的人別來找我在當(dāng)前這個人工智能高速發(fā)展的時代AI大模型正在深刻改變各行各業(yè)。我國對高水平AI人才的需求也日益增長真正懂技術(shù)、能落地的人才依舊緊缺。我也希望通過這份資料能夠幫助更多有志于AI領(lǐng)域的朋友入門并深入學(xué)習(xí)。真誠無償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會一個個給大家發(fā)大模型全套學(xué)習(xí)資料展示自我們與MoPaaS魔泊云合作以來我們不斷打磨課程體系與技術(shù)內(nèi)容在細(xì)節(jié)上精益求精同時在技術(shù)層面也新增了許多前沿且實(shí)用的內(nèi)容力求為大家?guī)砀到y(tǒng)、更實(shí)戰(zhàn)、更落地的大模型學(xué)習(xí)體驗(yàn)。希望這份系統(tǒng)、實(shí)用的大模型學(xué)習(xí)路徑能夠幫助你從零入門進(jìn)階到實(shí)戰(zhàn)真正掌握AI時代的核心技能01教學(xué)內(nèi)容從零到精通完整閉環(huán)【基礎(chǔ)理論 →RAG開發(fā) → Agent設(shè)計(jì) → 模型微調(diào)與私有化部署調(diào)→熱門技術(shù)】5大模塊內(nèi)容比傳統(tǒng)教材更貼近企業(yè)實(shí)戰(zhàn)大量真實(shí)項(xiàng)目案例帶你親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識變成真本事?02適學(xué)人群應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場景計(jì)劃通過低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。vx掃描下方二維碼即可本教程比較珍貴僅限大家自行學(xué)習(xí)不要傳播更嚴(yán)禁商用03入門到進(jìn)階學(xué)習(xí)路線圖大模型學(xué)習(xí)路線圖整體分為5個大的階段04視頻和書籍PDF合集從0到掌握主流大模型技術(shù)視頻教程涵蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、RAG、LangChain、Agent開發(fā)等實(shí)戰(zhàn)方向新手必備的大模型學(xué)習(xí)PDF書單來了全是硬核知識幫你少走彎路不吹牛真有用05行業(yè)報(bào)告白皮書合集收集70報(bào)告與白皮書了解行業(yè)最新動態(tài)0690份面試題/經(jīng)驗(yàn)AI大模型崗位面試經(jīng)驗(yàn)總結(jié)誰學(xué)技術(shù)不是為了賺$呢找個好的崗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分資料并且還在持續(xù)更新中…真誠無償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會一個個給大家發(fā)