大模型应用平台架构

整个架构主要分为8个层次，分别是基础设施层、云原生层、框架层、模型层、能力层、模型服务层、应用层、应用服务层。这些层次共同构成了一个完整的技术生态系统，从底层硬件支持到顶层应用呈现，层层递进，相辅相成。

一、基础设施层

基础设施层是 AI 大模型平台运行的硬件根基。GPU（图形处理器）和 NPU（微处理器）凭借强大的并行计算能力，大幅加速深度学习模型的训练与推理过程，尤其适用于处理大规模数据和复杂算法。CPU 则负责协调和管理整个系统的运行。

RAM（随机存取存储器）为模型运行和数据处理提供快速的临时存储，保证数据能够被迅速读取和写入。HDD（机械硬盘）和 SSD（固态硬盘）作为数据的长期存储介质，HDD 适合大容量、对读写速度要求不太高的数据存储，而 SSD 以其高速读写性能，常用于存储需要频繁访问的数据。

network（网络）确保数据在平台各组件间的高效传输，无论是模型训练数据的分发，还是推理结果的返回，都依赖稳定高速的网络。security protect（安全防护）通过防火墙、加密技术、入侵检测等手段，防止数据泄露、恶意攻击和非法访问，保障平台和用户数据的安全。

二、云原生层

云原生层基于云计算技术构建，提供灵活且可扩展的资源管理与服务环境。私有云、政务云、算力中心等为平台提供了多样化的部署选择，满足不同用户对数据隐私和安全的需求。

K8S（Kubernetes）作为容器编排系统，可自动管理容器化应用的部署、扩展、更新和故障恢复。它能够根据实际需求动态分配计算资源，提高资源利用率，同时简化应用的运维管理。此外，容器技术的应用使得应用的打包、分发和部署更加便捷，不同环境下的一致性得到有效保障。

三、框架层

框架层为 AI 模型的开发提供了基础工具和平台。PyTorch 以其动态计算图的特性，受到众多科研人员和开发者的青睐，便于快速实验和迭代模型。TensorFlow 则以其高度的灵活性和广泛的生态系统，适用于从研究到生产环境的各种场景。

JAX 结合了可组合的变换函数和自动微分功能，能够在多个加速器上高效运行。MindSpore 是华为推出的深度学习框架，具有端边云协同、自动并行等特点，提升了模型开发的效率和性能。OneFlow 和 MinMaxVision 也各自具备独特的优势，为开发者提供了多样化的选择，满足不同的开发需求和应用场景。

四、模型层

（一）NLP 大模型

涵盖多语言模型、开放域对话模型等。多语言模型能够处理多种自然语言，实现跨语言的信息理解和生成。语言理解与生成技术可对文本进行语义分析、情感判断，并生成自然流畅的文本回复。语音语义理解则将语音转换为文本并进行语义解析，实现语音交互功能。多模态对话模型结合文本、图像、语音等多种信息，实现更加智能和自然的人机交互。

信息抽取与检索技术从大量文本中提取关键信息，并实现高效的信息检索。文本语义与图结构分析用于理解文本中的语义关系，并将其转化为图结构进行进一步分析。代码生成和理解模型能够根据自然语言描述生成代码，以及对代码进行语义理解和分析。

大语言模型如chatglm2-6b、Qwen-7B-Chat、Qwen-72B-Chat、baichuan-13b-chat等，支持复杂的自然语言处理任务。

（二）CV 大模型

图像表征技术用于提取图像的特征表示，为后续的分析和处理提供基础。视频表征则对视频序列进行特征提取和建模，实现对视频内容的理解。图像生成技术可根据输入条件生成逼真的图像，如风格迁移、图像修复等。视频生成能够合成动态视频内容。

图像与物体检测技术用于识别图像中的物体，并确定其位置和类别。语义分割则将图像中的每个像素进行分类，实现对图像的精细理解。图像分类技术对图像进行整体类别判断。因果推断旨在从图像数据中推断因果关系，为视觉任务提供更深入的理解。

视觉大模型如FLUX、sd3.5-large、HunyuanDiT-v1.2等。

（三）多模态大模型

融合视觉、语言、语音等多种模态信息，实现更强大的智能处理能力。例如，视觉 - 语言模型能够理解图像和文本之间的关联，用于图像描述生成、视觉问答等任务。语音 - 视觉模型结合语音和图像信息，实现更丰富的交互体验，如视频会议中的实时翻译和手势识别。

多模型大模型如CosyVoice2-0.5B、ChatTTS、FishSpeech-1.5、SenseVoiceSmall、F5-TTS、HunyuanVideo、CogVideoX-2b。

五、能力层

能力层基于模型层的基础，为平台提供了具体的应用能力。文字生成能力可用于自动写作、智能客服回复等场景，根据输入的提示或要求生成高质量的文本内容。音频生成能够合成语音、音乐等音频内容，应用于有声读物、虚拟主播等领域。

图像生成可用于艺术创作、产品设计等，快速生成各种风格的图像。视频生成技术则可用于影视制作、广告宣传等，自动生成动态视频画面。虚拟人 / 场景生成能够创建逼真的虚拟人物和场景，广泛应用于游戏、虚拟现实等领域。

代码生成能力可根据自然语言描述或需求自动生成代码，提高软件开发效率。策略生成能够根据给定的目标和条件，生成最优的决策策略，应用于智能规划、资源分配等场景。多模态生成则融合多种模态信息，生成更加丰富和多样化的内容。

六、模型服务层

模型服务层主要负责对大模型进行管理和提供服务。大模型内容管理涵盖模型的版本控制、存储和更新，确保模型的可用性和一致性。AI 搜索与问答通过对模型的调用和优化，实现智能搜索和准确的问答服务，快速响应用户的查询。

模型的服务应用一共可以分为3种模式，单纯的大模型问答、大模型+知识库问答、大模型+数据库问答。

Embedding（嵌入）技术将文本、图像等数据转换为低维向量表示，便于模型处理和计算。召回路由根据用户请求，从大量模型和数据中快速筛选出相关内容。任务编排负责对模型调用的流程进行规划和管理，确保各环节的高效运行。

RAG(检索增强生成)技术融合了检索与生成两种方法，旨在提升信息生成的精准度。它利用检索到的相关信息来增强生成模型的效能，确保所生成内容的准确性与相关性

大模型微调(Fine-tuning)技术通过对模型进行细致调整，使其更好地适应特定任务需求，在特定任务的数据集上进行微调后，模型在相关任务上的性能可以得到显著提升，实现更精准和高效的处理。

提示词工程(Prompt Engineering)专注于设计高效的提示语，以优化模型的输出结果。通过精心设计的提示词，可以引导模型生成更加符合预期的内容，从而提升生成文本的质量。

思维链(Chain-of-Thought)技术模拟人类的思考过程，以增强模型的决策和推理能力。通过逐步推理和决策，该技术使得模型能够更有效地处理复杂问题，并做出更加合理的判断

工具调用功能允许平台集成和调用外部工具，拓展模型的应用能力。性能调优则通过对模型参数和运行环境的优化，提升模型的推理速度和准确性。安全监控实时监测模型服务的运行状态，防范安全风险。

MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议），是一种开放标准协议，旨在为大型语言模型与外部数据源、工具和服务，提供标准化的双向通信接口，核心特性包括支持单一协议连接多种工具和服务、AI 智能体可动态发现可用工具、基于双向通信机制实现实时交互、本地与远程兼容，以及内置标准化访问控制确保安全等。通过 MCP，能简化 AI 智能体与外部系统的集成，打破数据孤岛，提升开发效率，推动 AI 从 “对话” 向 “执行” 进化，助力 AI 在自动化工作流、跨系统数据整合等多场景的创新实践 。

七、应用层

应用层将大模型的能力应用于各个具体行业和领域。在政务领域，可实现政务问答、政策解读等功能，提高政务服务的效率和透明度。公文助手利用文字生成能力辅助公文撰写和审核。

金融行业借助智能客服、风险评估等应用，提升客户服务质量和风险防控能力。在零售电商领域，可实现智能推荐、商品描述生成等功能，促进销售增长。传媒影视行业利用图像生成、视频生成等技术，辅助内容创作和特效制作。

教育科研领域，通过智能辅导、科研助手等应用，提升教育质量和科研效率。在医疗行业，可用于疾病诊断辅助、医学影像分析等，为医疗决策提供支持。工业领域可实现智能质检、设备故障预测等，提高生产效率和质量。能源领域则可用于能源消耗预测、智能电网管理等。

八、应用服务层

服务层为不同终端用户提供访问大模型平台的接口。PC 端、手机端、大屏端和泛 AIoT 端（人工智能物联网终端）等多种终端支持，确保用户可以在不同设备上便捷地使用平台服务。针对不同终端的特点和需求，进行界面优化和功能适配，提供一致且优质的用户体验。

九、运维保障体系

运维保障体系贯穿整个大模型平台架构，负责平台的日常运行维护、性能监控、故障排除和优化升级。通过实时监控系统资源使用情况、模型运行状态等指标，及时发现潜在问题并采取相应措施。

定期对平台进行性能优化，包括硬件升级、软件更新、模型调优等，以确保平台始终保持高效稳定的运行状态。同时，制定完善的备份和恢复策略，防止数据丢失，并在系统出现故障时能够快速恢复服务。