人工智能技術棧：解鎖智能應用開發的底層密碼 原創
01、概述
在當今競爭激烈的商業環境中，人工智能（AI）已經從一種奢侈品轉變為必需品。無論是企業希望提升運營效率，還是開發者想要打造前沿產品，深入理解 AI 技術棧都顯得至關重要。它不僅能幫助我們構建革命性的智能應用，還能在激烈的市場競爭中脫穎而出。今天，就讓我們深入探索 AI 技術棧的奧秘，一窺究竟。
02、AI 技術棧的分層架構
AI 技術棧是一個由多個相互依賴的層級組成的結構框架，每一層都承擔著確保系統高效運行的關鍵功能。與傳統的單體架構不同，AI 技術棧的分層方法允許模塊化、可擴展性以及更便捷的故障排除。
1）應用層：用戶與 AI 的交互界面
應用層是用戶與 AI 系統交互的直接界面，涵蓋了從 Web 應用到 REST API 的各種元素。這些元素負責管理客戶端與服務器端之間的數據流動，同時處理各種關鍵操作。例如，通過圖形用戶界面（GUI）捕獲用戶輸入，在儀表盤上渲染可視化內容，以及通過 API 端點提供數據驅動的洞察。
在技術選型上，前端通常會使用 React 這樣的框架，而后端則可能會選擇 Django。這些技術各有優勢，比如在數據驗證、用戶認證以及 API 請求路由等方面表現出色。應用層就像是一個“門衛”，將用戶的請求路由到底層的機器學習模型，同時嚴格遵守安全協議，確保數據的完整性和安全性。
2）模型層：決策與數據處理的核心
模型層是 AI 技術棧的“引擎室”，負責決策和數據處理。在這里，TensorFlow 或 PyTorch 等專業庫大顯身手，為自然語言理解、計算機視覺、預測分析等各種機器學習活動提供了強大的工具支持。
這一層涉及到特征工程、模型訓練以及超參數調整等任務。不同的機器學習算法，從簡單的回歸模型到復雜的神經網絡，都會在這里被仔細評估，以確保它們在精確度、召回率和 F1 分數等性能指標上表現出色。模型層就像是一個“中轉站”，從應用層獲取數據，執行計算密集型任務，然后將結果推送回應用層，供用戶查看或采取行動。
3）基礎設施層：為模型訓練和推理提供動力
基礎設施層是 AI 技術棧的基石，負責為模型訓練和推理提供計算資源。在這里，CPU、GPU 和 TPU 等計算資源被分配和管理，以確保系統的高效運行。為了實現可擴展性、低延遲和容錯能力，Kubernetes 等容器管理工具被廣泛應用于這一層。
在云計算方面，AWS 的 EC2 實例或 Azure 的 AI 專用加速器等服務可以被整合進來，為計算密集型任務提供強大的支持?；A設施層不僅僅是一個被動的請求接收者，它還能根據需求動態分配資源，確保計算瓶頸不會成為應用性能的阻礙。
03、AI 技術棧的組件及其重要性
AI 技術棧的架構涵蓋了多個模塊，每個模塊都專注于特定的任務，但它們又緊密集成在一起，共同實現全面的功能。從數據攝取到最終應用，這些技術組件的復雜性是推動 AI 能力的關鍵。下面，我們來詳細了解一下構成 AI 技術棧的各個組件。
1）數據存儲與組織：AI 的基礎
在任何 AI 處理發生之前，數據的存儲是第一步。SQL 數據庫用于存儲結構化數據，而 NoSQL 數據庫則適用于非結構化數據。對于大規模數據，像 Hadoop 的 HDFS 和 Spark 的內存處理這樣的大數據解決方案變得必不可少。選擇合適的存儲類型直接影響數據檢索速度，這對于實時分析和機器學習管道至關重要。
2）數據預處理與特征識別：通往機器學習的橋梁
數據存儲之后，接下來是數據預處理和特征識別的精細工作。預處理包括數據歸一化、處理缺失值和異常值檢測等步驟，這些通常使用 Python 中的 Scikit-learn 和 Pandas 等庫來完成。特征識別對于降維至關重要，通常通過主成分分析（PCA）或特征重要性排序等技術來實現。這些經過清洗和降維的特征將成為機器學習算法的輸入，從而確保更高的準確性和效率。
3）監督學習與無監督學習算法：數據建模的核心
一旦有了預處理后的數據，機器學習算法就被派上了用場。例如，支持向量機（SVM）用于分類，隨機森林用于集成學習，k-means 用于聚類等。算法的選擇直接影響計算效率和預測準確性，因此必須根據問題的需求來選擇合適的算法。
4）深度學習的轉變：增強計算建模
隨著計算問題的復雜性增加，傳統的機器學習算法可能會力不從心。這時，深度學習框架如 TensorFlow、PyTorch 或 Keras 就派上了用場。這些框架支持構建和訓練復雜的神經網絡架構，例如用于圖像識別的卷積神經網絡（CNN）或用于序列數據分析的循環神經網絡（RNN）。
5）自然語言理解與情感分析：解讀人類語境
在解讀人類語言方面，自然語言處理（NLP）庫如 NLTK 和 spaCy 是基礎。對于更高級的應用，如情感分析，基于 Transformer 的模型如 GPT-4 或 BERT 提供了更高層次的理解和語境識別能力。這些 NLP 工具和模型通常在深度學習組件之后集成到 AI 技術棧中，用于需要自然語言交互的應用。例如，EduWriter.ai 就是一個實際應用案例，它利用大型語言模型（LLM）生成高質量的學術內容。
6）視覺數據解讀與識別：理解世界
在視覺數據領域，計算機視覺技術如 OpenCV 是不可或缺的。高級應用可能會利用 CNN 進行面部識別、目標檢測等。這些計算機視覺組件通常與機器學習算法協同工作，以實現多模態數據解讀。
7）機器人與自主系統：現實世界的落地應用
對于機器人和自主系統等物理應用，技術棧中會集成傳感器融合技術。此外，還會實現同時定位與建圖（SLAM）算法和蒙特卡洛樹搜索（MCTS）等決策算法。這些元素與機器學習和計算機視覺組件一起工作，推動 AI 與環境的交互能力。
8）云與可擴展基礎設施：AI 系統的基石
整個 AI 技術棧通常運行在基于云的基礎設施上，如 AWS、Google Cloud 或 Azure。這些平臺提供了可擴展的按需計算資源，這對于數據存儲、處理速度和算法執行至關重要。云基礎設施作為使能層，確保了上述所有組件的無縫和集成化運行。
04、AI 技術棧的生態系統：智能應用開發的藍圖
一個精心設計的 AI 技術棧本質上包含了多種應用框架，這些框架提供了優化的編程范式，并能夠適應新興技術的發展。例如，LangChain、Fixie、微軟的語義內核以及谷歌云的 Vertex AI 等框架，使工程師能夠構建具備自主內容創作、自然語言搜索查詢的語義理解以及通過智能代理執行任務的應用。
1）計算智能模塊：認知層
位于 AI 技術棧核心的是基礎模型（FMs），它們本質上構成了認知層，能夠實現復雜的決策和邏輯推理。無論是來自 OpenAI、Anthropic 或 Cohere 等企業的內部創作，還是開源替代品，這些模型都提供了廣泛的能力。工程師可以利用多個基礎模型來提升應用性能。部署選項包括集中式服務器架構和邊緣計算，后者可以減少延遲并提高安全性。
2）數據操作：為認知引擎提供燃料
語言學習模型（LLMs）能夠基于其訓練數據進行推理。為了最大化效率和準確性，工程師必須建立強大的數據操作化協議。數據加載器、向量數據庫等工具在攝取結構化和非結構化數據集方面發揮著重要作用，它們有助于高效存儲和查詢執行。此外，檢索增強生成等技術為模型輸出增添了另一層定制化。
3）性能評估機制：定量與定性指標
在生成式 AI 領域，平衡模型效率、成本支出和響應延遲是一項重大挑戰。工程師們使用各種診斷工具來微調這種平衡，包括提示優化、實時性能分析和實驗跟蹤。為此，開發者可以利用無代碼/低代碼工具、跟蹤工具以及 WhyLabs 的 LangKit 等專業平臺。
4）生產過渡：最終部署階段
開發流程的最終目標是將應用從實驗階段過渡到實時生產環境。工程師可以選擇自托管，也可以使用第三方部署服務。此外，像 Fixie 這樣的工具簡化了 AI 應用部署的構建、分發和實施階段。
05、AI 技術棧的必要性：AI 成功的關鍵
精心策劃的技術棧在構建強大的 AI 系統中起著至關重要的作用。從機器學習框架到編程語言、云服務和數據操作工具，每個元素都發揮著關鍵作用。下面，我們將對這些關鍵組成部分進行技術分解。
1）機器學習框架：AI 技術棧的核心
AI 模型的架構需要先進的機器學習框架來進行訓練和推理。TensorFlow、PyTorch 和 Keras 不僅僅是庫，它們是生態系統，提供了構建、優化和驗證機器學習模型的工具和應用編程接口（API）。它們還提供了從自然語言處理到計算機視覺等各種任務的預配置模型。這些框架必須成為技術棧的基礎，為特定指標（如精確度、召回率或 F1 分數）提供模型調整的途徑。
2）編程語言：AI 技術棧的基礎
編程語言的選擇對于用戶易用性和模型效率之間的和諧互動至關重要。Python 是機器學習的通用語言，因其可讀性和豐富的包庫而受到青睞。盡管 Python 占據主導地位，但 R 和 Julia 等語言在統計分析和高性能計算任務中也有應用。
3）云資源：AI 技術棧的必備基礎設施
生成式 AI 模型的計算和存儲需求不容小覷。將云服務整合到技術棧中，為這些模型提供了所需的強大計算能力。亞馬遜網絡服務（AWS）、谷歌云平臺（GCP）和微軟 Azure 等服務提供了可配置的資源，如虛擬機和專用機器學習平臺。云基礎設施的固有可擴展性確保了 AI 系統能夠適應不同的工作負載，同時不犧牲性能或導致停機。
4）數據操作工具：AI 技術棧的關鍵工具
原始數據很少能直接用于模型訓練，通常需要進行歸一化、編碼和填充等預處理步驟。此外，Apache Spark 和 Apache Hadoop 等工具提供了高效處理海量數據集的能力。它們還具備數據可視化的附加功能，有助于探索性數據分析，幫助發現數據中的隱藏趨勢或異常。
通過有條不紊地選擇和整合這些組件到一個協調一致的技術棧中，我們不僅能夠實現一個功能性的 AI 系統，還能實現一個優化的系統。這樣構建的系統將展現出更高的準確性、更大的可擴展性和可靠性，這對于 AI 應用的快速發展和部署至關重要。正是這些精心選擇的資源的組合，使得技術棧不僅全面，而且在實現 AI 系統的最高性能方面發揮了關鍵作用。
06、現代 AI 技術棧的階段
為了有效地構建、部署和擴展 AI 解決方案，一個系統的框架是必不可少的。這個框架作為 AI 應用的骨干，提供了一種分層的方法來應對 AI 開發所面臨的多方面挑戰，如數據管理、數據轉換和機器學習等。這個框架通常被分為不同的階段，每個階段負責 AI 生命周期中的某個特定方面。接下來，我們來了解一下每個階段的重要性、工具和方法。
1）第一階段：數據管理基礎設施
數據是機器學習算法、分析和最終決策的“生命之血”。因此，我們的 AI 技術棧討論的第一個階段圍繞數據管理基礎設施展開，這一部分對于獲取、提煉和使數據具有可操作性至關重要。這一階段可以進一步細分為幾個階段，每個階段都專注于數據處理的某個特定方面，包括數據采集、數據轉換與存儲以及數據處理框架。接下來，我們將逐一剖析每個階段的機制、工具和重要性。
①數據采集
數據采集機制是一個復雜的互動過程，涉及內部工具和外部應用的整合。這些不同的來源匯聚在一起，形成了一個可用于后續操作的可操作數據集。
②數據標注
采集到的數據需要經過標注過程，這對于監督學習環境中的機器學習至關重要。隨著自動化技術的發展，像 V7 Labs 和 ImgLab 這樣的軟件解決方案逐漸接管了這一繁瑣的任務。然而，由于算法在識別異常情況方面存在局限性，人工檢查仍然不可或缺。
③合成數據生成
盡管可用的數據量龐大，但在一些特定的用例中仍然存在數據缺口。因此，像 TensorFlow 和 OpenCV 這樣的工具被用來創建合成圖像數據。SymPy 和 Pydbgen 等庫則被用于符號表達式和分類數據。此外，Hazy 和 Datomize 等工具提供了與其他平臺的集成。
2）第二階段：模型架構與性能指標
在人工智能和機器學習的領域中，模型開發并不是一個線性過程，而是一個涉及迭代改進和評估的循環過程。它始于數據的收集、存儲、審查和轉換為功能性特征之后。模型開發不僅僅是算法選擇的問題，還需要考慮計算約束、操作條件和數據安全治理。
①算法范式
機器學習擁有豐富的庫，如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 和 MXNET，每個庫都有其獨特的優勢——計算速度、靈活性、學習曲線或強大的社區支持。一旦某個庫與項目需求相符，就可以開始模型選擇、參數調整和迭代實驗的常規程序。
②開發生態系統
集成開發環境（IDE）為 AI 和軟件開發提供了基礎架構。通過整合代碼編輯器、編譯機制、調試工具等基本組件，它簡化了開發工作流程。PyCharm 在依賴管理和代碼鏈接方面表現出色，確保項目在不同開發者或團隊之間轉換時保持穩定。Visual Studio Code（VS Code）是另一個可靠的 IDE，它在操作系統之間具有很高的通用性，并且可以與 PyLint 和 Node.js 等外部工具集成。Jupyter 和 Spyder 主要用于原型開發階段，而 MATLAB 這個傳統的學術寵兒也在商業應用中逐漸嶄露頭角，提供端到端的代碼支持。
③跟蹤與可復制性
機器學習技術棧本質上是實驗性的，需要在數據子集、特征工程和資源分配等方面進行多次測試，以微調出最佳模型。此外，實驗的可復制性對于追溯開發軌跡和生產部署至關重要。
MLFlow、Neptune 和 Weights & Biases 等工具促進了嚴格的實驗跟蹤，而 Layer 則提供了一個管理所有項目元數據的總體平臺。這確保了一個能夠動態適應規模的協作生態系統，這對于希望開展強大協作機器學習項目的企業來說是一個重要的關注點。
④評估指標
在機器學習中，性能評估涉及多個實驗結果和數據劃分之間的復雜比較。Comet、Evidently AI 和 Censius 等自動化工具在這里發揮著重要作用。這些工具自動化了監控過程，使數據科學家能夠專注于核心目標，而不是手動跟蹤性能。
這些平臺提供了標準和可定制的指標評估，適用于通用和特定的用例。詳細說明性能問題以及其他挑戰（如數據質量下降或模型漂移）對于根本原因分析至關重要。
07、選擇 AI 技術棧的關鍵標準
1）技術規格與功能：項目需求決定技術復雜性
①數據模態：AI 輸出的“語言”
不同的 AI 系統有不同的輸出需求。比如，如果你的項目是生成圖像，那么生成對抗網絡（GANs）可能是最佳選擇；而如果是處理文本或音頻數據，循環神經網絡（RNNs）或長短期記憶網絡（LSTMs）則更為合適。這就好比，如果你要寫一篇小說，你肯定不會用畫筆來寫；而如果你要畫一幅畫，用文字就顯得力不從心了。
②計算復雜性：硬件和框架的“雙劍合璧”
AI 項目往往需要處理海量數據，這就對硬件架構提出了很高的要求。如果你的項目需要處理大規模數據或復雜的神經網絡，那么高性能的 GPU 和強大的框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）是必不可少的。想象一下，如果你要開一家餐廳，但廚房里只有小爐灶，那怎么可能滿足大量顧客的需求呢？
③可擴展性需求：云服務的“彈性魔法”
在當今快速變化的市場中，項目的需求可能會隨時發生變化。比如，你的用戶量可能在短時間內激增，這就需要你的系統能夠快速擴展。云服務（如 AWS、Google Cloud 或 Azure）提供了強大的彈性計算能力，能夠根據需求動態調整資源分配，確保系統在高負載下依然穩定運行。這就好比，你的餐廳可以根據客流量自動調整座位數量，而不是等到客人來了才發現沒有地方坐。
④精度指標：關鍵時刻的“精準打擊”
對于一些對精度要求極高的應用場景（如藥物研發或自動駕駛），選擇高精度的生成技術（如變分自編碼器 VAEs 或深度 RNNs）至關重要。這就好比，如果你是一名外科醫生，手術刀的精度直接關系到手術的成功與否。
⑤執行速度：實時應用的“速度與激情”
對于需要實時響應的應用（如視頻流或聊天機器人），模型的推理速度是關鍵。優化策略（如模型剪枝、量化或使用輕量級架構）可以在不犧牲精度的情況下顯著提升模型的運行效率，確保用戶體驗的流暢性。想象一下，如果你在和朋友視頻通話，但畫面卡頓嚴重，那體驗該有多糟糕??！
2）團隊能力和資源：人盡其才，物盡其用
①團隊專長：讓專業的人做專業的事
技術棧應與團隊在特定語言或框架上的專長相匹配。比如，如果團隊對 Python 和 TensorFlow 熟悉，那么在項目中優先選擇這些工具可以加速開發進度。這就好比，如果你要組建一支籃球隊，肯定要找擅長籃球的人，而不是讓足球運動員來湊數。
②硬件資源：巧婦難為無米之炊
如果團隊能夠訪問高性能 GPU 或其他專用硬件，那么可以考慮使用更復雜的計算框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。如果沒有這些硬件資源，可能需要選擇更適合 CPU 運行的框架或優化策略。
③支持生態系統：技術“救生圈”
選擇技術棧時，必須確保其具備完善的文檔、教程和社區支持。這些資源可以幫助團隊在遇到技術難題時快速找到解決方案，減少開發過程中的不確定性和風險。這就好比，你在大海中航行，遇到風浪時需要有救生圈來幫助你渡過難關。
④財務限制：性價比的權衡
預算限制可能會限制技術棧的選擇。例如，某些云服務或高級硬件可能成本較高，而開源框架和社區支持的工具則更具性價比。在有限的預算下，團隊需要權衡性能和成本，選擇最適合項目的解決方案。
⑤維護復雜性：可持續發展的保障
技術棧的維護難度直接影響項目的長期可持續性。選擇易于維護的技術棧，并確保團隊能夠獲得可靠的技術支持或社區幫助，是確保項目成功的關鍵因素。
3）系統可擴展性：未來發展的“彈性空間”
①數據量：分布式計算的“大殺器”
如果項目涉及大規模數據處理，分布式計算框架（如 Apache Spark）是必不可少的。這些框架能夠高效地處理海量數據，同時支持數據的分布式存儲和計算。這就好比，你要搬運一座山的石頭，一個人肯定搬不動，但如果有成百上千的人一起搬運，問題就迎刃而解了。
②用戶流量：高并發的“應對策略”
高并發用戶訪問對系統的架構提出了更高的要求。微服務架構、容器化部署（如 Kubernetes）和云原生技術可以幫助系統在高負載下保持穩定運行，同時支持快速擴展。
③實時處理：分秒必爭的“速度競賽”
對于需要實時數據處理的應用，技術棧的選擇應傾向于高性能、低延遲的解決方案。例如，使用邊緣計算技術可以在數據源頭進行初步處理，減少對中心服務器的依賴，提升系統的響應速度。
④批量操作：高效處理的“批量模式”
如果項目需要處理大規模的批量數據操作，分布式計算框架（如 Hadoop）可以提供高效的解決方案。這些框架能夠將數據分割成多個小塊并并行處理，從而顯著提升處理效率。
4）信息安全與合規性：數據的“安全防線”
在處理敏感數據（如醫療記錄或金融信息）時，信息安全和合規性是至關重要的。
①數據完整性：加密與訪問控制的“雙保險”
選擇能夠提供強大加密、基于角色的訪問控制和數據脫敏功能的技術棧，以防止未經授權的數據篡改。這就好比，你家的門不僅要上鎖，還要有防盜報警系統，這樣才能確保安全。
②模型安全：保護知識產權的“盾牌”
AI 模型是企業的核心資產，必須采取措施防止未經授權的訪問或篡改。例如，使用數字簽名和加密技術可以保護模型的知識產權，同時確保其在部署過程中的安全性。
③基礎設施防御：網絡安全的“防火墻”
防火墻、入侵檢測系統和其他網絡安全工具是保護系統基礎設施免受攻擊的關鍵。這些工具可以實時監控系統的運行狀態，及時發現并阻止潛在的安全威脅。
④合規性：行業標準的“通行證”
根據行業不同，技術?？赡苄枰咸囟ǖ姆ㄒ幰蟆＠?，醫療行業需要遵守 HIPAA 法規，而金融行業則需要滿足 PCI-DSS 標準。確保技術棧符合這些法規要求是項目成功的基礎。
⑤身份驗證機制：確保授權訪問的“門禁系統”
強大的用戶身份驗證和授權協議可以確保只有授權人員才能訪問系統及其數據。多因素認證、單點登錄（SSO）和基于角色的訪問控制等技術可以有效提升系統的安全性。
08、常見問題解答
1）什么是 AI 技術棧？
AI 技術棧是一系列相互配合的技術、平臺和方法論，它們共同構成了一個完整的人工智能應用的底層架構。就像建造一座高樓大廈，技術棧就是地基，決定了整個項目的穩定性和靈活性。
2）AI 技術生態系統的組成部分有哪些？
AI 的技術骨干圍繞多個層級展開，包括數據編排層和機器學習算法層。此外，還有高級神經網絡、計算機視覺、機器人技術、基礎 AI 基礎設施以及自然語言解釋機制等層級。
3）如何在 AI 技術棧中保障安全和隱私？
在安全和數據完整性方面，AI 技術棧會部署專門的行為分析算法，通過建模用戶交互來檢測異常模式。此外，機器學習模型可以識別惡意軟件并自動執行防御協議，以應對網絡威脅。
4）AI 技術棧中包含哪些標準技術？
AI 技術棧整合了 Apache Spark 和 Hadoop，用于強大的數據整理、檢查和轉換，優化分析效用。此外，這種方法還增強了數據可視化和探索性數據分析的效率。
5）AI 技術棧中常用的云生態系統有哪些？
AI 技術棧使用具有專門 AI 服務的云解決方案，以優化數據可擴展性、資源分配和應用效率。這些平臺通常包括亞馬遜網絡服務（AWS）、微軟 Azure 和谷歌云平臺（GCP）。
6）AI 生態系統中常見的機器學習框架有哪些？
AI 技術棧通常使用機器學習框架來促進基于概率模型和統計理論的預測分析。一些最常用的框架包括 TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn、Spark ML、Torch 和 Keras。這些框架作為 AI 的“神經突觸”，通過復雜計算將數據轉化為可操作的洞察。
09、結語
總之，選擇合適的技術棧是構建成功 AI 項目的基礎。通過綜合考慮技術規格、團隊能力、可擴展性和安全性等因素，可以確保技術棧不僅能夠滿足當前項目的需求，還能在未來的發展中保持靈活性和可持續性。如果你還在為如何選擇技術棧而煩惱，不妨試試 Markovate，讓我們一起開啟 AI 的新征程！
參考：
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
