本文深入解析AI中台的技术架构，涵盖数据管理、训练管理、模型管理、模型服务与应用服务五大模块。从数据收集、少样本标注到模型训练、优化与部署，详细阐述了每个环节的关键点。特别强调数据质量、多样性及标注的重要性，并介绍了分布式训练、可视化操作等高效训练方法。此外，还探讨了模型仓库、Agent管理、API服务与权限控制等实用技术，为初学者提供全面且实用的AI大模型学习资料。

一、技术架构

• 根据实际落地情况，我整理了一个 AI 中台的技术架构图，除了最底层的开发框架和运维管理外，上层实际上表示的是一个模型完整的训练和使用过程。我认为大模型和小模型其实是可以放在一起看的，各个大厂把二者分开的原因，我猜测是小模型诞生得比较早，相关平台已经成熟，所以没有必要为了兼容大模型而再去更改原有逻辑，如果我们完全重头设计，那么完全可以把二者放一起考虑。
  

• 接下来我分别向你介绍一下每个模块，主要讲讲这里面的一些关键点，有些内容其实行业里已经使用很久了，并不是新东西，我挑重点介绍。

2.1、数据管理

• 在数据管理模块，目前比较重要的几个点是数据收集、少样本标注以及数据标注。

2.1.1、数据收集

• 在训练计算机视觉，也就是传统 CV 小模型时，数据收集面临的主要问题包括数据质量、数据多样性和数据量。首先，高质量的数据对于训练有效的模型至关重要，低质量的数据，如模糊、不清晰图像，可能会导致模型性能下降。其次，训练数据需要涵盖目标任务的所有可能场景和变体，缺乏多样性的数据可能导致模型在实际应用中表现不佳。最后，尽管是小模型，仍然需要足够的数据量来有效地训练和验证模型，一般至少 3000～5000 张，因此，收集足够的数据也会耗费大量时间和资源。
• 在实际操作中，几千张照片虽然看似数据量不算大，但是要收集这么多高质量照片，很多时候还是有一定的难度的，我们之前在某次收集过程中，因为所需图片量较大，超过 10000 张，所以当时动员了很多人，找客户收集相关的图片，甚至还为此设计了一套奖励方案，比如每张图片 5 块钱等。
• 对于这个问题，其实有一个办法是有效的可行的，那就是在产品里设计一个图片收集入口，让客户主动将图片上传上来，这样经过一段时间的积累，样本就丰富起来了，不仅仅数量大，而且覆盖不同客户，场景也多，唯一要做的就是怎么设计产品能让客户自愿上传图片，以及保障图片的质量，产品方面有的是办法，至于图片质量可以采用审核的方式，也可以通过脚本去判断。那有没有更好的办法呢？你可以试试少样本训练。

2.1.2、少样本训练

• 少样本训练，也叫做 Few-Shot Learning。首先，我们可以想办法增加训练数据，假设原始训练数据只有几张或者几十张，通过一些方法，自动生成成千上万张训练图片。比较初级的方法就是人工制定规则，包括对图片样本进行旋转、翻转、裁剪、增加噪音等操作，但这类方法不足以有效提升模型的泛化能力，规则的制定也依赖领域知识，通常难以做到在多个数据集之间通用。除此之外，我们也可以通过生成对抗网络（GAN），生成逼真的样本数据。
• 其次，我们还可以优化模型，比如缩小模型需要搜索的空间，这属于元学习的一种，不过这种方法会有一定的复杂度，我们在实际操作过程中，往往还是想办法增加训练数据，元学习这种方式用得比较少，感兴趣的话，你可以去研究一下。
• 当数据收集的问题解决后，接下来就是数据标注了。

2.1.3、数据标注

• 数据标注也是一个很耗时的操作过程，传统标准就是人工操作，一张一张图片挨个标注，说白了就是在我们关注的地方画个框，或者使用特定的格式如 XML，来描述图片信息，包含标注框坐标等等。一旦涉及人工操作，那就自然会产生人力消耗，如果在数据量比较大的情况下，这部分工作也很消耗资源，目前行业里就有很多专门做数据标注的公司，说白了就是人力外包，和外包写代码外包算考勤一个道理。
• 目前这个领域人们关注的重点是，可否进行智能标注，也就是通过脚本去自动识别目标对象的位置，进行框选，虽然有一定的效果，但是我发现很多人依然使用人工进行标注，可能还是准确度的问题，毕竟模型本身训练就存在准确度的问题，再在训练素材标注准确性上打个折扣，那么最终的性能可能会受更大的影响。

2.2、训练管理

• 模型训练，思路上比较简单，就是把训练数据喂给模型，设置好训练参数，比如轮数、批次等，观察每轮的损失，然后对 checkpoint 进行验证，观察效果。

  集成工具，小模型相对而言更简单一些，大模型复杂的地方在于，其训练任务比较多，最基础的是预训练，需要的训练数据比较多，也比较耗时，除此之外，还有指令微调、SFT 等，这就需要我们内置不同的微调工具，既然是 AI 中台，那就要尽可能适配各种模型，各种微调方式。

  准备充足的机器资源，在训练数据量很大的情况下，除了训练，其他也有很耗时间的操作，比如分词，数据存储等等。如果该平台要满足同时能进行多个任务的需求，那么机器配置也要跟得上，内存、CPU、硬盘以及显卡都要能满足需求才行。

  分布式训练，如果你机器充足，且模型参数规模较大的话，比如超过 1B，那么你可以考虑使用分布式训练，来提高训练效率，可以参考之前文章AI大模型实战——深入理解DeepSpeed，提高大模型训练效率

  可视化操作，这一点至关重要，作为平台，使用体验很关键。如果能将数据集的指定、网络结构代码的上传、网络结构框架的选择、模型权重的保存、训练日志观测等全部通过可视化训练任务进行串联，那么体验一定会很好。

  当模型训练完，就要进行模型的管理了。

2.3、模型管理

2.3.1、模型仓库

• 第一部分需要考虑的就是模型的存储问题，也就是模型仓库，如果是企业内部使用的模型，一般来说不可能直接放到公开的模型仓库，比如 Hugging Face 和国内的魔搭，那就要考虑是否自己搭建一个企业内部的模型仓库，类似于代码仓库 gitlab。这一块可简单可复杂，简单来看就是一个文件管理系统，复杂的可以参考 Hugging Face，你可以根据需求自己选择方案。

2.3.2、模型优化

• 你听没听说过，以前有人把机器学习工程师叫做“调参工程师”，就是说，机器学习就是不断调整参数来取得最佳效果的过程，当然，这个步骤在模型训练过程中，也一直在做。当模型某次训练完成（达标）后，我们后续依然可以进行迭代优化。

2.3.3、Agent 管理

• 把 Agent 放在这一块稍微有点牵强，但是如果要实现和大模型的结合，那这一步必不可少，作为一个新一代 AI 中台，Agent 一定是重要的一环。Agent 管理是个长期的过程，因为适用范围广，绝大部分操作都可以抽象出来交给 Agent 去实现。对我们而言，有挑战的点在于能否设计一个通用的逻辑，比如 HTTP 调用，能否实现不写代码就能实现 80% 以上的接口对接，对于大部分 Agent 场景，如果 80% 以上都能通过配置实现，那就非常了不起了。

2.4、模型服务

• 我们自己训练好的模型，之前的文章已经讲解过如何暴露 API 提供服务，你可以参考 AI大模型实战——大模型API封装：自建大模型如何对外服务。对于第三方的服务，比如大厂的模型 API 调用，我们需要考虑两点：一是计费，这个很容易理解，不论出于什么考虑，调用三方付费 API，起码要把成本考虑进来，所以平台要提供这种能力，可以统计出来每个调用者对不同 API 的调用量以及花费金额。二是三方 API 调用速率的控制，比如各种维度（按分钟 / 按秒 / 按调用者 / 按 API 等）的限速以及必要时能够阻断调用，防止出现恶意调用等等。

2.5、应用服务

• 应用服务层，是整个平台对外服务的入口。应用提供服务的基本资源，包含 API 调用所需的 AppKey、AppSecret 等，同时针对不同调用方进行 API 流控、权限的划分也都是通过应用来实现。此外这一层还需要提供服务编排能力，可以把数据集、模型训练、模型管理以及 API 等一系列服务串联起来，通过可视化的、拖拽式的交互方式，实现服务的编排能力。
• 其他细分模块我就不进行一一讲解。构建完的 AI 中台既可以企业内部使用，也可以 SaaS 化部署，提供公有云服务，当然如果客户有这方面的需求，当做产品卖给客户进行私有化部署也是没问题的。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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