人工智能技术栈：解锁智能应用开发的底层密码 原创

01、概述

在当今竞争激烈的商业环境中，人工智能（AI）已经从一种奢侈品转变为必需品。无论是企业希望提升运营效率，还是开发者想要打造前沿产品，深入理解 AI 技术栈都显得至关重要。它不仅能帮助我们构建革命性的智能应用，还能在激烈的市场竞争中脱颖而出。今天，就让我们深入探索 AI 技术栈的奥秘，一窥究竟。

02、AI 技术栈的分层架构

AI 技术栈是一个由多个相互依赖的层级组成的结构框架，每一层都承担着确保系统高效运行的关键功能。与传统的单体架构不同，AI 技术栈的分层方法允许模块化、可扩展性以及更便捷的故障排除。

1）应用层：用户与 AI 的交互界面

应用层是用户与 AI 系统交互的直接界面，涵盖了从 Web 应用到 REST API 的各种元素。这些元素负责管理客户端与服务器端之间的数据流动，同时处理各种关键操作。例如，通过图形用户界面（GUI）捕获用户输入，在仪表盘上渲染可视化内容，以及通过 API 端点提供数据驱动的洞察。

在技术选型上，前端通常会使用 React 这样的框架，而后端则可能会选择 Django。这些技术各有优势，比如在数据验证、用户认证以及 API 请求路由等方面表现出色。应用层就像是一个“门卫”，将用户的请求路由到底层的机器学习模型，同时严格遵守安全协议，确保数据的完整性和安全性。

2）模型层：决策与数据处理的核心

模型层是 AI 技术栈的“引擎室”，负责决策和数据处理。在这里，TensorFlow 或 PyTorch 等专业库大显身手，为自然语言理解、计算机视觉、预测分析等各种机器学习活动提供了强大的工具支持。

这一层涉及到特征工程、模型训练以及超参数调整等任务。不同的机器学习算法，从简单的回归模型到复杂的神经网络，都会在这里被仔细评估，以确保它们在精确度、召回率和 F1 分数等性能指标上表现出色。模型层就像是一个“中转站”，从应用层获取数据，执行计算密集型任务，然后将结果推送回应用层，供用户查看或采取行动。

3）基础设施层：为模型训练和推理提供动力

基础设施层是 AI 技术栈的基石，负责为模型训练和推理提供计算资源。在这里，CPU、GPU 和 TPU 等计算资源被分配和管理，以确保系统的高效运行。为了实现可扩展性、低延迟和容错能力，Kubernetes 等容器管理工具被广泛应用于这一层。

在云计算方面，AWS 的 EC2 实例或 Azure 的 AI 专用加速器等服务可以被整合进来，为计算密集型任务提供强大的支持。基础设施层不仅仅是一个被动的请求接收者，它还能根据需求动态分配资源，确保计算瓶颈不会成为应用性能的阻碍。

03、AI 技术栈的组件及其重要性

AI 技术栈的架构涵盖了多个模块，每个模块都专注于特定的任务，但它们又紧密集成在一起，共同实现全面的功能。从数据摄取到最终应用，这些技术组件的复杂性是推动 AI 能力的关键。下面，我们来详细了解一下构成 AI 技术栈的各个组件。

1）数据存储与组织：AI 的基础

在任何 AI 处理发生之前，数据的存储是第一步。SQL 数据库用于存储结构化数据，而 NoSQL 数据库则适用于非结构化数据。对于大规模数据，像 Hadoop 的 HDFS 和 Spark 的内存处理这样的大数据解决方案变得必不可少。选择合适的存储类型直接影响数据检索速度，这对于实时分析和机器学习管道至关重要。

2）数据预处理与特征识别：通往机器学习的桥梁

数据存储之后，接下来是数据预处理和特征识别的精细工作。预处理包括数据归一化、处理缺失值和异常值检测等步骤，这些通常使用 Python 中的 Scikit-learn 和 Pandas 等库来完成。特征识别对于降维至关重要，通常通过主成分分析（PCA）或特征重要性排序等技术来实现。这些经过清洗和降维的特征将成为机器学习算法的输入，从而确保更高的准确性和效率。

3）监督学习与无监督学习算法：数据建模的核心

一旦有了预处理后的数据，机器学习算法就被派上了用场。例如，支持向量机（SVM）用于分类，随机森林用于集成学习，k-means 用于聚类等。算法的选择直接影响计算效率和预测准确性，因此必须根据问题的需求来选择合适的算法。

4）深度学习的转变：增强计算建模

随着计算问题的复杂性增加，传统的机器学习算法可能会力不从心。这时，深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 或 Keras 就派上了用场。这些框架支持构建和训练复杂的神经网络架构，例如用于图像识别的卷积神经网络（CNN）或用于序列数据分析的循环神经网络（RNN）。

5）自然语言理解与情感分析：解读人类语境

在解读人类语言方面，自然语言处理（NLP）库如 NLTK 和 spaCy 是基础。对于更高级的应用，如情感分析，基于 Transformer 的模型如 GPT-4 或 BERT 提供了更高层次的理解和语境识别能力。这些 NLP 工具和模型通常在深度学习组件之后集成到 AI 技术栈中，用于需要自然语言交互的应用。例如，EduWriter.ai 就是一个实际应用案例，它利用大型语言模型（LLM）生成高质量的学术内容。

6）视觉数据解读与识别：理解世界

在视觉数据领域，计算机视觉技术如 OpenCV 是不可或缺的。高级应用可能会利用 CNN 进行面部识别、目标检测等。这些计算机视觉组件通常与机器学习算法协同工作，以实现多模态数据解读。

7）机器人与自主系统：现实世界的落地应用

对于机器人和自主系统等物理应用，技术栈中会集成传感器融合技术。此外，还会实现同时定位与建图（SLAM）算法和蒙特卡洛树搜索（MCTS）等决策算法。这些元素与机器学习和计算机视觉组件一起工作，推动 AI 与环境的交互能力。

8）云与可扩展基础设施：AI 系统的基石

整个 AI 技术栈通常运行在基于云的基础设施上，如 AWS、Google Cloud 或 Azure。这些平台提供了可扩展的按需计算资源，这对于数据存储、处理速度和算法执行至关重要。云基础设施作为使能层，确保了上述所有组件的无缝和集成化运行。

04、AI 技术栈的生态系统：智能应用开发的蓝图

一个精心设计的 AI 技术栈本质上包含了多种应用框架，这些框架提供了优化的编程范式，并能够适应新兴技术的发展。例如，LangChain、Fixie、微软的语义内核以及谷歌云的 Vertex AI 等框架，使工程师能够构建具备自主内容创作、自然语言搜索查询的语义理解以及通过智能代理执行任务的应用。

1）计算智能模块：认知层

位于 AI 技术栈核心的是基础模型（FMs），它们本质上构成了认知层，能够实现复杂的决策和逻辑推理。无论是来自 OpenAI、Anthropic 或 Cohere 等企业的内部创作，还是开源替代品，这些模型都提供了广泛的能力。工程师可以利用多个基础模型来提升应用性能。部署选项包括集中式服务器架构和边缘计算，后者可以减少延迟并提高安全性。

2）数据操作：为认知引擎提供燃料

语言学习模型（LLMs）能够基于其训练数据进行推理。为了最大化效率和准确性，工程师必须建立强大的数据操作化协议。数据加载器、向量数据库等工具在摄取结构化和非结构化数据集方面发挥着重要作用，它们有助于高效存储和查询执行。此外，检索增强生成等技术为模型输出增添了另一层定制化。

3）性能评估机制：定量与定性指标

在生成式 AI 领域，平衡模型效率、成本支出和响应延迟是一项重大挑战。工程师们使用各种诊断工具来微调这种平衡，包括提示优化、实时性能分析和实验跟踪。为此，开发者可以利用无代码/低代码工具、跟踪工具以及 WhyLabs 的 LangKit 等专业平台。

4）生产过渡：最终部署阶段

开发流程的最终目标是将应用从实验阶段过渡到实时生产环境。工程师可以选择自托管，也可以使用第三方部署服务。此外，像 Fixie 这样的工具简化了 AI 应用部署的构建、分发和实施阶段。

05、AI 技术栈的必要性：AI 成功的关键

精心策划的技术栈在构建强大的 AI 系统中起着至关重要的作用。从机器学习框架到编程语言、云服务和数据操作工具，每个元素都发挥着关键作用。下面，我们将对这些关键组成部分进行技术分解。

1）机器学习框架：AI 技术栈的核心

AI 模型的架构需要先进的机器学习框架来进行训练和推理。TensorFlow、PyTorch 和 Keras 不仅仅是库，它们是生态系统，提供了构建、优化和验证机器学习模型的工具和应用编程接口（API）。它们还提供了从自然语言处理到计算机视觉等各种任务的预配置模型。这些框架必须成为技术栈的基础，为特定指标（如精确度、召回率或 F1 分数）提供模型调整的途径。

2）编程语言：AI 技术栈的基础

编程语言的选择对于用户易用性和模型效率之间的和谐互动至关重要。Python 是机器学习的通用语言，因其可读性和丰富的包库而受到青睐。尽管 Python 占据主导地位，但 R 和 Julia 等语言在统计分析和高性能计算任务中也有应用。

3）云资源：AI 技术栈的必备基础设施

生成式 AI 模型的计算和存储需求不容小觑。将云服务整合到技术栈中，为这些模型提供了所需的强大计算能力。亚马逊网络服务（AWS）、谷歌云平台（GCP）和微软 Azure 等服务提供了可配置的资源，如虚拟机和专用机器学习平台。云基础设施的固有可扩展性确保了 AI 系统能够适应不同的工作负载，同时不牺牲性能或导致停机。

4）数据操作工具：AI 技术栈的关键工具

原始数据很少能直接用于模型训练，通常需要进行归一化、编码和填充等预处理步骤。此外，Apache Spark 和 Apache Hadoop 等工具提供了高效处理海量数据集的能力。它们还具备数据可视化的附加功能，有助于探索性数据分析，帮助发现数据中的隐藏趋势或异常。

通过有条不紊地选择和整合这些组件到一个协调一致的技术栈中，我们不仅能够实现一个功能性的 AI 系统，还能实现一个优化的系统。这样构建的系统将展现出更高的准确性、更大的可扩展性和可靠性，这对于 AI 应用的快速发展和部署至关重要。正是这些精心选择的资源的组合，使得技术栈不仅全面，而且在实现 AI 系统的最高性能方面发挥了关键作用。

06、现代 AI 技术栈的阶段

为了有效地构建、部署和扩展 AI 解决方案，一个系统的框架是必不可少的。这个框架作为 AI 应用的骨干，提供了一种分层的方法来应对 AI 开发所面临的多方面挑战，如数据管理、数据转换和机器学习等。这个框架通常被分为不同的阶段，每个阶段负责 AI 生命周期中的某个特定方面。接下来，我们来了解一下每个阶段的重要性、工具和方法。

1）第一阶段：数据管理基础设施

数据是机器学习算法、分析和最终决策的“生命之血”。因此，我们的 AI 技术栈讨论的第一个阶段围绕数据管理基础设施展开，这一部分对于获取、提炼和使数据具有可操作性至关重要。这一阶段可以进一步细分为几个阶段，每个阶段都专注于数据处理的某个特定方面，包括数据采集、数据转换与存储以及数据处理框架。接下来，我们将逐一剖析每个阶段的机制、工具和重要性。

①数据采集

数据采集机制是一个复杂的互动过程，涉及内部工具和外部应用的整合。这些不同的来源汇聚在一起，形成了一个可用于后续操作的可操作数据集。

②数据标注

采集到的数据需要经过标注过程，这对于监督学习环境中的机器学习至关重要。随着自动化技术的发展，像 V7 Labs 和 ImgLab 这样的软件解决方案逐渐接管了这一繁琐的任务。然而，由于算法在识别异常情况方面存在局限性，人工检查仍然不可或缺。

③合成数据生成

尽管可用的数据量庞大，但在一些特定的用例中仍然存在数据缺口。因此，像 TensorFlow 和 OpenCV 这样的工具被用来创建合成图像数据。SymPy 和 Pydbgen 等库则被用于符号表达式和分类数据。此外，Hazy 和 Datomize 等工具提供了与其他平台的集成。

2）第二阶段：模型架构与性能指标

在人工智能和机器学习的领域中，模型开发并不是一个线性过程，而是一个涉及迭代改进和评估的循环过程。它始于数据的收集、存储、审查和转换为功能性特征之后。模型开发不仅仅是算法选择的问题，还需要考虑计算约束、操作条件和数据安全治理。

①算法范式

机器学习拥有丰富的库，如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 和 MXNET，每个库都有其独特的优势——计算速度、灵活性、学习曲线或强大的社区支持。一旦某个库与项目需求相符，就可以开始模型选择、参数调整和迭代实验的常规程序。

②开发生态系统

集成开发环境（IDE）为 AI 和软件开发提供了基础架构。通过整合代码编辑器、编译机制、调试工具等基本组件，它简化了开发工作流程。PyCharm 在依赖管理和代码链接方面表现出色，确保项目在不同开发者或团队之间转换时保持稳定。Visual Studio Code（VS Code）是另一个可靠的 IDE，它在操作系统之间具有很高的通用性，并且可以与 PyLint 和 Node.js 等外部工具集成。Jupyter 和 Spyder 主要用于原型开发阶段，而 MATLAB 这个传统的学术宠儿也在商业应用中逐渐崭露头角，提供端到端的代码支持。

③跟踪与可复制性

机器学习技术栈本质上是实验性的，需要在数据子集、特征工程和资源分配等方面进行多次测试，以微调出最佳模型。此外，实验的可复制性对于追溯开发轨迹和生产部署至关重要。

MLFlow、Neptune 和 Weights & Biases 等工具促进了严格的实验跟踪，而 Layer 则提供了一个管理所有项目元数据的总体平台。这确保了一个能够动态适应规模的协作生态系统，这对于希望开展强大协作机器学习项目的企业来说是一个重要的关注点。

④评估指标

在机器学习中，性能评估涉及多个实验结果和数据划分之间的复杂比较。Comet、Evidently AI 和 Censius 等自动化工具在这里发挥着重要作用。这些工具自动化了监控过程，使数据科学家能够专注于核心目标，而不是手动跟踪性能。

这些平台提供了标准和可定制的指标评估，适用于通用和特定的用例。详细说明性能问题以及其他挑战（如数据质量下降或模型漂移）对于根本原因分析至关重要。

07、选择 AI 技术栈的关键标准

1）技术规格与功能：项目需求决定技术复杂性

①数据模态：AI 输出的“语言”

不同的 AI 系统有不同的输出需求。比如，如果你的项目是生成图像，那么生成对抗网络（GANs）可能是最佳选择；而如果是处理文本或音频数据，循环神经网络（RNNs）或长短期记忆网络（LSTMs）则更为合适。这就好比，如果你要写一篇小说，你肯定不会用画笔来写；而如果你要画一幅画，用文字就显得力不从心了。

②计算复杂性：硬件和框架的“双剑合璧”

AI 项目往往需要处理海量数据，这就对硬件架构提出了很高的要求。如果你的项目需要处理大规模数据或复杂的神经网络，那么高性能的 GPU 和强大的框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）是必不可少的。想象一下，如果你要开一家餐厅，但厨房里只有小炉灶，那怎么可能满足大量顾客的需求呢？

③可扩展性需求：云服务的“弹性魔法”

在当今快速变化的市场中，项目的需求可能会随时发生变化。比如，你的用户量可能在短时间内激增，这就需要你的系统能够快速扩展。云服务（如 AWS、Google Cloud 或 Azure）提供了强大的弹性计算能力，能够根据需求动态调整资源分配，确保系统在高负载下依然稳定运行。这就好比，你的餐厅可以根据客流量自动调整座位数量，而不是等到客人来了才发现没有地方坐。

④精度指标：关键时刻的“精准打击”

对于一些对精度要求极高的应用场景（如药物研发或自动驾驶），选择高精度的生成技术（如变分自编码器 VAEs 或深度 RNNs）至关重要。这就好比，如果你是一名外科医生，手术刀的精度直接关系到手术的成功与否。

⑤执行速度：实时应用的“速度与激情”

对于需要实时响应的应用（如视频流或聊天机器人），模型的推理速度是关键。优化策略（如模型剪枝、量化或使用轻量级架构）可以在不牺牲精度的情况下显著提升模型的运行效率，确保用户体验的流畅性。想象一下，如果你在和朋友视频通话，但画面卡顿严重，那体验该有多糟糕啊！

2）团队能力和资源：人尽其才，物尽其用

①团队专长：让专业的人做专业的事

技术栈应与团队在特定语言或框架上的专长相匹配。比如，如果团队对 Python 和 TensorFlow 熟悉，那么在项目中优先选择这些工具可以加速开发进度。这就好比，如果你要组建一支篮球队，肯定要找擅长篮球的人，而不是让足球运动员来凑数。

②硬件资源：巧妇难为无米之炊

如果团队能够访问高性能 GPU 或其他专用硬件，那么可以考虑使用更复杂的计算框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。如果没有这些硬件资源，可能需要选择更适合 CPU 运行的框架或优化策略。

③支持生态系统：技术“救生圈”

选择技术栈时，必须确保其具备完善的文档、教程和社区支持。这些资源可以帮助团队在遇到技术难题时快速找到解决方案，减少开发过程中的不确定性和风险。这就好比，你在大海中航行，遇到风浪时需要有救生圈来帮助你渡过难关。

④财务限制：性价比的权衡

预算限制可能会限制技术栈的选择。例如，某些云服务或高级硬件可能成本较高，而开源框架和社区支持的工具则更具性价比。在有限的预算下，团队需要权衡性能和成本，选择最适合项目的解决方案。

⑤维护复杂性：可持续发展的保障

技术栈的维护难度直接影响项目的长期可持续性。选择易于维护的技术栈，并确保团队能够获得可靠的技术支持或社区帮助，是确保项目成功的关键因素。

3）系统可扩展性：未来发展的“弹性空间”

①数据量：分布式计算的“大杀器”

如果项目涉及大规模数据处理，分布式计算框架（如 Apache Spark）是必不可少的。这些框架能够高效地处理海量数据，同时支持数据的分布式存储和计算。这就好比，你要搬运一座山的石头，一个人肯定搬不动，但如果有成百上千的人一起搬运，问题就迎刃而解了。

②用户流量：高并发的“应对策略”

高并发用户访问对系统的架构提出了更高的要求。微服务架构、容器化部署（如 Kubernetes）和云原生技术可以帮助系统在高负载下保持稳定运行，同时支持快速扩展。

③实时处理：分秒必争的“速度竞赛”

对于需要实时数据处理的应用，技术栈的选择应倾向于高性能、低延迟的解决方案。例如，使用边缘计算技术可以在数据源头进行初步处理，减少对中心服务器的依赖，提升系统的响应速度。

④批量操作：高效处理的“批量模式”

如果项目需要处理大规模的批量数据操作，分布式计算框架（如 Hadoop）可以提供高效的解决方案。这些框架能够将数据分割成多个小块并并行处理，从而显著提升处理效率。

4）信息安全与合规性：数据的“安全防线”

在处理敏感数据（如医疗记录或金融信息）时，信息安全和合规性是至关重要的。

①数据完整性：加密与访问控制的“双保险”

选择能够提供强大加密、基于角色的访问控制和数据脱敏功能的技术栈，以防止未经授权的数据篡改。这就好比，你家的门不仅要上锁，还要有防盗报警系统，这样才能确保安全。

②模型安全：保护知识产权的“盾牌”

AI 模型是企业的核心资产，必须采取措施防止未经授权的访问或篡改。例如，使用数字签名和加密技术可以保护模型的知识产权，同时确保其在部署过程中的安全性。

③基础设施防御：网络安全的“防火墙”

防火墙、入侵检测系统和其他网络安全工具是保护系统基础设施免受攻击的关键。这些工具可以实时监控系统的运行状态，及时发现并阻止潜在的安全威胁。

④合规性：行业标准的“通行证”

根据行业不同，技术栈可能需要符合特定的法规要求。例如，医疗行业需要遵守 HIPAA 法规，而金融行业则需要满足 PCI-DSS 标准。确保技术栈符合这些法规要求是项目成功的基础。

⑤身份验证机制：确保授权访问的“门禁系统”

强大的用户身份验证和授权协议可以确保只有授权人员才能访问系统及其数据。多因素认证、单点登录（SSO）和基于角色的访问控制等技术可以有效提升系统的安全性。

08、常见问题解答

1）什么是 AI 技术栈？

AI 技术栈是一系列相互配合的技术、平台和方法论，它们共同构成了一个完整的人工智能应用的底层架构。就像建造一座高楼大厦，技术栈就是地基，决定了整个项目的稳定性和灵活性。

2）AI 技术生态系统的组成部分有哪些？

AI 的技术骨干围绕多个层级展开，包括数据编排层和机器学习算法层。此外，还有高级神经网络、计算机视觉、机器人技术、基础 AI 基础设施以及自然语言解释机制等层级。

3）如何在 AI 技术栈中保障安全和隐私？

在安全和数据完整性方面，AI 技术栈会部署专门的行为分析算法，通过建模用户交互来检测异常模式。此外，机器学习模型可以识别恶意软件并自动执行防御协议，以应对网络威胁。

4）AI 技术栈中包含哪些标准技术？

AI 技术栈整合了 Apache Spark 和 Hadoop，用于强大的数据整理、检查和转换，优化分析效用。此外，这种方法还增强了数据可视化和探索性数据分析的效率。

5）AI 技术栈中常用的云生态系统有哪些？

AI 技术栈使用具有专门 AI 服务的云解决方案，以优化数据可扩展性、资源分配和应用效率。这些平台通常包括亚马逊网络服务（AWS）、微软 Azure 和谷歌云平台（GCP）。

6）AI 生态系统中常见的机器学习框架有哪些？

AI 技术栈通常使用机器学习框架来促进基于概率模型和统计理论的预测分析。一些最常用的框架包括 TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn、Spark ML、Torch 和 Keras。这些框架作为 AI 的“神经突触”，通过复杂计算将数据转化为可操作的洞察。

09、结语

总之，选择合适的技术栈是构建成功 AI 项目的基础。通过综合考虑技术规格、团队能力、可扩展性和安全性等因素，可以确保技术栈不仅能够满足当前项目的需求，还能在未来的发展中保持灵活性和可持续性。如果你还在为如何选择技术栈而烦恼，不妨试试 Markovate，让我们一起开启 AI 的新征程！

参考：

1. ​​https://markovate.com/blog/ai-tech-stack/​​

本文转载自公众号Halo咯咯    作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/kAQZUFOhDeOg7Ulj-wUPNA​​