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关于 基础设施
AI 基础设施工具是为大规模构建、部署和管理机器学习模型提供基础硬件和软件平台的工具。它们提供对 GPU 等专用计算资源的访问，以及用于简化整个 AI 生命周期的 MLOps 框架。对于希望超越预构建 API、创建定制化高性能 AI 应用的开发者和企业而言，这些平台至关重要。它们支持高效的模型训练、可靠的推理服务和稳健的运营管理。
核心功能
- 可扩展模型部署：将模型部署为安全、自动扩展的 API 端点，用于生产环境。
- GPU 资源管理：访问和管理按需提供的专用硬件，用于密集的训练和推理任务。
- MLOps 与生命周期管理：自动化工作流，包括实验跟踪、模型版本控制和持续集成/部署 (CI/CD)。
- 矢量数据库集成：支持或集成矢量数据库，用于构建高级语义搜索和 RAG 应用。
适用场景
AI 基础设施对于构建定制 AI 解决方案的科技公司、研究实验室和企业至关重要。它被用于部署专有的欺诈检测模型、为内部知识库托管大型语言模型，以及为电子商务平台上的实时推荐引擎提供动力。
选择要点
选择 AI 基础设施工具时，应评估其针对预期工作负载的可扩展性和性能。考虑其支持的框架（如 PyTorch、TensorFlow）、MLOps 功能的全面性以及定价模式（按需付费 vs. 订阅）。此外，还需评估其控制级别与易用性，以匹配团队的技术专长。
基础设施 应用场景
1
为企业搜索部署定制化大语言模型
一个数据科学团队使用 AI 基础设施平台来部署一个经过微调的开源大语言模型。他们将模型容器化，配置一个自动扩展的 GPU 集群，并将其作为私有 API 暴露出来。这使得公司的内部知识库能够提供强大的语义搜索功能，让员工在海量文档库中找到精确信息，从而提高生产力并减少信息检索时间。
2
扩展一个生成式 AI SaaS 应用
一家开发 AI 视频生成工具的初创公司依赖基础设施提供商来管理推理工作负载。随着用户需求的波动，平台会自动增减活动 GPU 的数量。这确保了在高峰时段提供响应迅速的用户体验，并在平峰时段最大限度地降低成本，为其核心产品提供了经济高效且可靠的后端支持。
3
管理机器学习生命周期 (MLOps)
一个机器学习工程团队实施了一个 MLOps 平台，为其模型开发过程带来严谨性。他们用它来跟踪每一次实验、对数据集和模型进行版本控制，并自动化再训练和部署流程。这创建了一个可复现和可审计的工作流，在确保质量和治理的同时，加速了从模型原型到生产就绪系统的时间。
4
构建实时推荐引擎
一家电子商务公司使用托管基础设施服务来托管其推荐模型。该服务提供低延迟推理，确保在用户浏览网站时即时向他们提供个性化的产品建议。平台处理了服务器管理和扩展的复杂性，让开发团队可以专注于改进推荐算法本身。
5
在敏感数据上微调模型
一个医疗保健组织需要在私有患者数据上微调语言模型。他们选择了一个安全的 AI 基础设施提供商，该提供商提供虚拟私有云 (VPC) 部署并符合 HIPAA 等法规。这使他们能够利用强大的 AI 功能执行临床笔记摘要等任务，同时保持严格的数据隐私和安全。
6
为问答机器人提供矢量搜索系统支持
一位开发者正在构建一个使用检索增强生成 (RAG) 技术的先进问答聊天机器人。他们使用一个包含托管矢量数据库的基础设施平台。该平台负责处理数百万文本嵌入的摄取、索引和高效查询，为 RAG 流程提供快速准确的检索组件，从而生成相关且具有上下文感知能力的答案。
相关分类
基础设施 常见问题
什么是 AI 基础设施工具？
AI 基础设施工具是提供构建、训练、部署和管理 AI 模型所需的核心计算和软件资源的平台与服务。它们将管理 GPU 等硬件的复杂性抽象出来，提供可扩展的计算、模型托管和 MLOps 功能。它们是构建定制化 AI 应用的基础。
如何选择合适的 AI 基础设施平台？
要选择合适的平台，请考虑以下因素：
- 工作负载需求：评估您在训练与推理方面的要求，以及您预期的规模。
- 易用性：在追求简单的完全托管服务和追求更大控制权的可配置平台之间做出选择。
- 成本结构：比较按需付费、订阅和预留实例等定价模式。
- 生态系统与集成：确保它支持您偏好的机器学习框架，并能与矢量数据库等其他工具集成。
AI 基础设施和模型 API（如 OpenAI 的）有什么区别？
模型 API（例如 OpenAI API）为特定任务提供对预训练模型的直接访问。而 AI 基础设施则提供底层资源（服务器、GPU、MLOps 工具），供您托管、管理和扩展您自己的模型，无论是定制构建、微调还是开源模型。基础设施提供控制和定制化，而模型 API 提供简单性和即时可用性。
AI 基础设施堆栈的关键组成部分有哪些？
一个典型的 AI 基础设施堆栈包括几个关键组成部分。这包括计算层（CPU、GPU、TPU）、用于数据集和模型的存储解决方案、像 Docker 这样的容器化技术、像 Kubernetes 这样的编排系统，以及一个用于管理从实验跟踪到部署监控整个生命周期的 MLOps 平台。许多现代堆栈还包括专门的矢量数据库。
AI 基础设施工具的主要用户是谁？
主要用户是参与 AI 开发生命周期的技术专业人员。这包括构建和维护生产系统的机器学习工程师，训练和实验模型的数据科学家，以及将模型集成到应用中的专注于 AI 的软件开发人员。DevOps 团队也使用这些工具来管理底层资源。