发帖
雷达卡
AI工程解析
本文参考《AI Engineering: Building Applications with Foundation Models》，探讨AI工程的具体组成部分，旨在为设计如BI with AI工程相关架构提供灵感与思路。
一、工程师的工作方面：从适应到运维的全链条
在AI工程领域，工程师的工作不仅限于编码，而是涵盖了应用开发、模型开发和基础设施三个层面的全流程。随着基础模型的兴起，工程师的工作重心从“建模”转向了“适应”。这意味着工程师需要处理从原型设计到产品化的整个过程。
在应用开发层，工程师经常接触的是将现有的模型（如GPT系列）适配到特定的任务中。这涉及到提示工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（RAG），例如设计输入提示来指导模型生成客服回应。工程师需要尝试不同的提示变体，确保输出的可靠性和准确性。
在模型开发层，工程师专注于模型的微调和优化。这包括从模型库（如Hugging Face）中选择合适的模型，使用少量数据进行微调，或者进行数据集工程，如数据清洗和特征生成。AI工程相比传统的机器学习更加重视参数高效的微调（PEFT），因为大型模型的资源消耗较大。此外，工程师还需要处理模型压缩（如量化）以减少推理成本。
在基础设施层，工程师负责模型的部署和监控。这包括通过API暴露模型服务和管理GPU集群等资源。尽管AI工程继承了机器学习工程中的监控原则，但由于AI模型规模更大，工程师需要特别注意延迟和成本控制。
除了跨层协作外，工程师还需要与数据科学家合作评估模型偏见（伦理方面），与DevOps团队集成CI/CD流程。安全性和模型漂移是两个重要的关注点，前者防止提示注入攻击，后者确保系统的长期稳定性。
这些工作的开展使得工程师从“实验者”转变为“系统构建者”。建议从小型团队实验开始，逐步扩大规模。
二、这些方面如何工程化：构建可治理的pipeline
工程化的目标是将AI工作流转化为标准化、可重复的pipeline，这是AI工程的一个核心转变，旨在避免“从0到60容易，从60到100困难”的困境。治理的关键在于自动化、版本控制和风险管理，形成一个闭环。
整体pipeline的设计类似于“流水线工厂”，从数据摄入到部署迭代。实施过程中，可以使用DAG工具（如Airflow）构建流程：数据 → 适应/微调 → 评估 → 部署 → 监控。
治理的具体措施包括：使用DVC管理模型和数据的版本控制，通过A/B测试提示进行自动化测试，以及利用GitHub Actions触发微调等CI/CD集成操作。
三、对于后端工程：关键方面与推荐架构
后端工程是AI工程的重要组成部分，涉及到模型的高效运行和服务的稳定提供。关键方面包括模型的服务化、性能优化和安全性保障。推荐的架构应该支持高并发、低延迟和易于扩展的特点。
四、各个方面的技术栈与细节：实用推荐
在AI工程的技术栈选择上，应考虑项目的具体需求和技术成熟度。推荐的技术栈包括但不限于：使用TensorFlow或PyTorch进行模型开发，使用Kubernetes进行资源管理和调度，使用Prometheus和Grafana进行监控，以及使用Nginx或Envoy作为反向代理。
细节方面，模型的部署可以通过Docker容器化，利用Kubernetes进行自动扩缩容。数据处理和特征提取可以借助Spark或Flink等大数据处理框架。安全性方面，应采用多层防护策略，包括数据加密、访问控制和定期的安全审计。
为什么这样设计？由于AI的概率性输出容易发生变化，因此在工程化过程中需要规避风险，确保结果的可复现性。
分层工程化
应用层： 提示和RAG模块化，通过用户评分驱动的反馈循环来治理和迭代系统。
模型层： 实现微调pipeline的自动化（例如使用Hugging Face Trainer），并通过数据治理防止模型漂移。
基础设施层： 利用容器化（Docker）和编排（Kubernetes）实现自动扩缩容。
扩充治理： 引入可观测性（例如使用Prometheus监控指标），合规审计（例如偏见检测），以及“fail-fast”原则（早期评估）。书中强调，通过将实验跟踪（例如使用MLflow）融入日常操作，可以防范法规变化（例如GDPR）带来的风险。实际操作中，建议从简单的pipeline开始，逐步添加AIOps工具，实现“业务指标到AI指标”的映射。
AI工程Pipeline治理架构图
以下是典型pipeline的流程图（简化表示）：
Start: 业务痛点评估 | v 数据摄入 (e.g., Datasets库) --> 模型适应 (Prompt/RAG/微调) | v 评估循环 (Metrics: 准确率、延迟; Tools: Evaluate) | ^ | Feedback | v | 部署 (Docker/K8s) --> 监控 (Prometheus) --> 迭代 (CI/CD) | v End: 生产优化
此图强调了反馈闭环的重要性：监控数据回流评估，驱动迭代。实际应用中，可以扩展为DAG图，包含分支（例如条件微调）。
对于后端工程：关键方面与推荐架构
后端工程是AI系统的“脊梁”，连接模型与用户。书中将其置于基础设施层，但强调与应用层的集成（例如API支持RAG）。作为架构师，应关注以下关键方面：
关键方面
- 模型服务： 后端托管推理，处理高并发（例如数千查询/秒）。书中指出基础模型计算密集，后端需优化serving。
- 数据集成： 支持检索（例如向量数据库连接），实现实时知识注入。
- API设计： 使用RESTful/gRPC接口，处理多模态输入。扩展：集成认证（OAuth）以防止攻击。
- 监控与日志： 跟踪延迟/错误，书籍强调生产级指标。
- 边缘案例： 错误重试、缓存频繁请求。
推荐架构
微服务架构： 首选，将服务拆分（例如模型服务、检索服务），用Spring Boot/FastAPI构建，Kubernetes编排。为什么？分层栈天然适合微服务，便于独立扩展。
Serverless架构： 对于突发负载，使用AWS Lambda。细节：按需计费降低成本，集成API Gateway管理流量。
事件驱动架构： 使用Kafka处理异步任务（例如批量微调）。细节：无状态设计易于扩展。
细节考虑：负载均衡（Nginx）、缓存（Redis）、安全（JWT加密）。书中建议继承ML原则，例如监控，但适应大模型需TensorRT优化推理。这种架构确保后端从“瓶颈”转为“加速器”。
微服务架构简化表示
User Requests --> API Gateway (e.g., Kong) | +--> Model Service (FastAPI + TensorRT for Inference) | | | +--> Model Registry (Hugging Face) | +--> Retrieval Service (RAG with Pinecone Vector DB) | | | +--> Cache (Redis) | +--> Monitoring Service (Prometheus + Grafana) | v Database/Storage (e.g., S3 for Data)
此图展示了服务解耦：API Gateway路由请求，服务间通过gRPC通信。Kubernetes可管理pod扩展。
各个方面的技术栈与细节：实用推荐
选择技术栈需考虑开源、易集成和社区支持，如下可参考各个层的推荐框架：
应用开发层
LangChain/LlamaIndex（RAG框架）、OpenAI API。细节：使用few-shot模板；评估ROUGE分数；A/B测试变体。
模型开发层
Hugging Face Transformers/PyTorch（微调）、Datasets（数据工程）、Optimum（优化）。细节：使用PEFT如LoRA减少参数；使用WandB跟踪实验；量化至8-bit。
基础设施层
Docker/Kubernetes（部署）、Prometheus（监控）、Ray（serving）。细节：GPU自动扩缩容；监控TPOT指标；使用spot instances降低成本。
评估与治理
Evaluate（指标）、MLflow（pipeline）。细节：使用AIF360进行偏见检测；使用GitHub Actions实现CI/CD。
FastAPI（用于API开发）、FAISS（用于高效检索）和Redis（作为缓存解决方案）是构建现代应用的关键技术。这些工具和技术在提高性能和效率方面发挥着重要作用。
例如，gRPC因其高吞吐量的特点，成为微服务间通信的理想选择，而批量推理（batch inference）则通过减少延迟来提升用户体验。这些技术的结合使用，能够显著提升系统的整体性能。
此外，云平台如AWS SageMaker提供了一站式的机器学习解决方案，使得从模型训练到部署的整个过程更加简便高效。对于初学者或小规模项目，可以从本地Docker环境开始实验，逐步扩展到云端，同时监控成本，确保每次查询的成本低于0.1元。
在应用开发中，伦理问题也不容忽视。使用Fairlearn等工具可以帮助开发者检测和减轻算法中的偏见，确保技术的公平性和透明性。
京公网安备 11010802022788号
