现在AI大模型火热，每个人都想对大模型技术有所了解，至少想了解个大概，这个时候，读懂架构图就很关键。
如果把AI大模型比作一座智能工厂：
没有架构图 = 盲人摸象，东拼西凑
有了架构图 = 上帝视角，运筹帷幄
作为一名关注AI的数据从业者，我也想啊。可惜现在网上出现的各种架构图有点乱，自己经常被绕晕，索性，我就自己画一张吧。
下面的AI大模型通用技术架构图（含一级视图和二级视图），是我从一些科技公司的最佳实践中提炼出来的，希望帮你快速掌握AI架构的精髓！
注：文末给出了其它可参考的AI大模型架构全集。
一、七层架构，层层递进
如图所示，AI大模型架构 = 7层主体 + 4大支撑，核心逻辑就是：
底层提供算力和数据
中层实现模型训练和增强
上层完成服务封装和应用
横切系统保障安全、质量、运维
如果要形象比喻的话，AI系统就像一座摩天大楼：
7层主体：
顶层：应用层（住户）
6层：AI服务编排层（物业管理）
5层：模型增强层（装修设计）
4层：模型资产层（毛坯房）
3层：训练推理平台层（建筑施工）
2层：数据治理层（建材准备）
⚡ 1层：基础设施层（地基）
4大支撑：
️ 电梯井：安全合规体系
监控室：可观测性平台
️ 仓库：模型仓库系统
✅ 质检站：评估测试中心
二、七层架构详解
下面我们展开二级视图，如下所示，然后分层详述：
第1层：基础设施层
这层是AI系统的"水电煤"，因为没有强大算力，大模型就是空中楼阁。
包含组件：
️
GPU/TPU集群：AI的超级大脑（H100一张卡=一辆特斯拉）
分布式存储：海量数据的家（PB级
数据存储）
高速网络：信息高速公路（InfiniBand=光速传输）
容器编排：资源调度管家（K8s自动化管理）
缓存系统：加速器（Redis让响应快10倍）
边缘节点：前哨站（让AI跑在手机上）
第2层：数据治理层
垃圾进，垃圾出。数据质量决定模型上限，这一层负责将原始数据提炼加工成AI能用的"燃料"。
包含组件：
️
数据采集：全网捕手（爬虫/API/日志收集）
数据清洗：质量把关（去重复、过滤垃圾）
️
标注平台：贴标签专家（人工+AI协同）
✅
质量管理：质检员（确保数据可靠）
隐私保护：安全卫士（数据脱敏、加密）
版本管理：时光机（数据血缘追踪）
反馈入口：持续优化（用户反馈回流）
第3层：训练推理平台层
这一层是AI模型的"生产车间"，其把原材料（数据）加工成产品（模型）。
包含组件：
资源调度：总调度室（Volcano智能分配GPU）
分布式训练：流水线（DeepSpeed训练千亿模型）
微调技术：精雕细琢（LoRA让微调成本降90%）
实验管理：实验室（MLflow追踪每次实验）
⚡
推理优化：提速引擎（vLLM推理快5倍）
对齐优化：价值观校准（RLHF让AI更懂人类）
流程编排：自动化（Airflow编排复杂流程）
第4层：模型资产层
不同场景需要不同模型，这一层是模型超市，是企业的"AI资产库"。
包含组件：
基础模型：通用型选手（GPT/LLaMA，7B到405B规模）
领域模型：专业型选手（医疗/金融/法律专精）
压缩模型：轻量级选手（量化后体积小90%）
️
多模态模型：全能型选手（文本+图像+语音）
边缘模型：移动型选手（手机也能跑）
第5层：模型增强层
原始模型像素颜，增强后才能上妆见人，这一层是让AI从"能用"到"好用"的魔法层。
包含组件：
✍️
Prompt工程：话术大师（让AI听懂你的需求）
RAG系统：外挂知识库（实时查资料，告别胡说八道）
向量数据库：语义搜索（找到最相关的信息）
推理链：思维导图（让AI学会分步思考）
Agent框架：超级助手（会用工具的AI）
函数调用：API集成（连接外部世界）
♻️
RAG优化闭环：持续进化（根据反馈自动优化）
第6层：AI服务编排与API管理层
这一层是AI能力的"组装车间"，把零散的AI能力组装成完整的业务服务。
包含组件：
智能问答服务：组合拳（模型+RAG+推理链）
内容理解服务：文档专家（解析、总结、分析）
⚙️
流程自动化：效率神器（Agent+工具链）
多模态服务：全媒体处理（文本图像视频一网打尽）
API网关：统一入口（流量管控中心）
服务编排引擎：指挥家（协调各个服务）
第7层：应用层
这一层是AI与用户见面的地方，把AI能力包装成用户友好的产品。
包含组件：
智能客服：7×24小时不打烊
代码助手：程序员的贴心搭档
✏️
内容创作：创意灵感源泉
知识问答：企业智囊团
数据分析：商业洞察专家
行业应用：定制化解决方案
三、四大横切支撑体系
1、模型仓库系统：AI的"版本管理器"
模型存储（S3对象存储）
️ 版本控制（Git LFS管理）
元数据管理（模型身份证）
访问控制（谁能用什么模型）
2、评估测试中心：AI的"质检站"
预训练评估（出厂检测）
微调评估（改装验收）
部署后评估（售后跟踪）
自动化评测（24小时质检）
3、安全合规体系：AI的"纪检委"
️ 模型安全（防攻击、防投毒）
数据安全（隐私保护、联邦学习）
内容安全（有害内容过滤）
合规管理（GDPR/CCPA合规）
⚖️ 伦理公平（消除偏见）
4、可观测性平台：AI的"健康监测仪"
基础监控（CPU/GPU/内存）
日志管理（完整审计链）
模型监控（漂移检测、幻觉监测）
业务监控（成本分析、效果追踪）
智能告警（自动响应）
四、三大关键流程
1、训练流程：从数据到模型
2、推理流程：从请求到响应
3、反馈闭环：持续优化的秘密
最后，要承认，不同领域、不同专业背景的人在画AI架构图时，会侧重某个特定方面，比如搞工程的，会特别重视模型增强层和AI编排层，我这张架构图，在他们眼里，肯定是不够专业。因此，我在下面还特意附上了其它的大模型架构，供大家参考，也请分享给有需要的人。附录：其它可参考大模型架构
AI大模型技术全景视图：
AI大模型通用技术架构图
AI大模型通用技术架构图
AI大模型通用技术架构图
RAG知识库业务架构图
AI农业大模型技术架构图
AI导购大模型技术架构图
AI大模型物联网AloT架构图
AI大模型合规风控管理架构图
AI大模型合规管理架构图
AI大模型Agent平台架构图
AI大模型+CRM架构图
AI导购大模型架构图
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