AI大模型技术架构图全解

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作者：微信文章



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



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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

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1898655667440575331




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