人工智能（AI）技术近年来飞速发展，但它背后的技术架构可能让很多人感到复杂。本文将通过一个详细的架构图，层层剖析AI系统，从最基础的硬件资源到最终的应用场景，帮助您深入了解AI系统是如何构建和运行的。
一、基础层：AI系统的基石
AI的运行离不开坚实的基础设施，基础层就是为AI系统提供这些必要的支持。它是整个AI系统的底层部分，确保了系统能够正常运行并处理庞大的数据和复杂的计算任务。
软件基础：软件是AI系统运行所需的工具和环境，包括操作系统（如Windows、Linux）、数据库（用于存储和管理数据），以及用于编写程序的开发软件。可以把软件基础理解为帮助AI“动起来”的工具箱。
云计算：如果您使用过云服务，您可能知道它能让您存储文件或运行应用程序，而无需自己购买昂贵的硬件。云计算在AI中尤其重要，它提供了强大的计算能力，帮助AI模型处理大量数据和执行复杂运算。没有云计算，训练一个复杂的AI模型可能需要花费数月甚至更长时间。
开发软件：AI模型的开发和优化离不开专门的开发工具，这些工具为AI工程师提供了便捷的编程和调试环境。例如，常用的开发工具包括TensorFlow、PyTorch等AI框架，它们可以帮助工程师更快速地开发AI应用。
预训练大模型：预训练模型是经过大量数据训练好的模型，它们已经具备了一些基本的能力（如识别图片中的物体或理解句子的意思），开发者可以直接使用这些预训练模型来快速搭建应用，而无需从零开始训练。这节省了大量时间和计算资源。
硬件基础：AI的运行不仅需要软件，还需要强大的硬件支持。例如，服务器、AI专用芯片（如NVIDIA的GPU）等，提供了AI模型训练和推理所需的算力。硬件基础相当于AI的“肌肉”，为它提供执行任务的能力。
数据资源基础：没有数据，AI就像盲人一样无法“看见”世界。数据资源基础包括了各种各样的数据来源：公开数据（如网络上的公开数据集）、企业数据（公司内部的运营数据）、行业数据（特定行业中的专业数据）以及感知数据（来自传感器或摄像头的数据）。这些数据为AI模型提供了“学习”的素材。
二、模型层：AI的“大脑”
模型层是整个AI技术的核心，模型是AI系统的“大脑”，它们能够处理和理解数据，并做出相应的预测或决策。不同的模型可以处理不同类型的任务。模型层有几个主要组成部分：
NLP大模型：自然语言处理（NLP）模型专注于理解和生成人类语言。它们能够读懂文章、翻译语言、回答问题，甚至与人类进行对话。像ChatGPT这样的聊天机器人就是NLP模型的典型应用。
CV大模型：计算机视觉（CV）模型专门处理图像和视频。例如，CV模型可以识别图片中的人物、车辆、风景等。它们被广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域。
多模态大模型：多模态模型是可以同时处理不同类型数据的AI模型（如图片、文本、音频）。它们可以跨越多种感知方式，在不同类型的数据之间建立联系。例如，一个多模态模型可以通过图像识别图中物体并生成相应的描述。
其他大模型：除了NLP和CV，还有许多专门处理其他任务的大模型，比如推荐系统、图模型等。它们可能用于电商平台的商品推荐，或社交网络中的关系分析。
这些模型通过庞大的数据集和强大的计算能力进行训练，最终具备了强大的分析、判断和生成能力。
三、能力层：AI的具体表现
能力层是AI的“大脑”在实际中发挥作用的地方。在这一层，AI开始为企业、组织或个人提供实际的解决方案。能力层展示了AI系统的主要能力，这些能力都源自模型层，但通过进一步的开发和优化，可以应用到具体的业务场景中。
行为分析模型：这种模型擅长分析用户的行为。例如，在电商平台上，AI可以通过分析用户的浏览和购买记录，预测他们可能对哪些商品感兴趣，从而推送个性化的推荐。这类模型也广泛用于风险管理、广告投放等领域。
评估模型：评估模型负责衡量系统的表现，帮助企业或开发者判断AI系统的效果。例如，AI可以通过分析机器设备的运行数据，评估设备的健康状况，提前预判故障并进行维护。
生成创作模型：这种模型可以自动生成新的内容，譬如根据输入的文本生成一篇文章，或者根据一段描述绘制一幅图片。生成模型在创意领域中尤为重要，如广告设计、内容创作等。
垂类行业模型：这种模型是专门为特定行业定制的AI解决方案。例如，在医疗行业，AI可以通过分析医学图像来辅助诊断；在金融行业，AI可以通过分析市场数据来做出投资建议。
Agent（智能代理）：智能代理可以自主执行任务。比如，智能客服系统可以通过与用户的对话自动解决问题，自动驾驶汽车可以通过感知周围环境自主决策行驶路线。
四、应用层：AI的具体落地场景
应用层展示了AI技术如何应用于我们日常生活和工作中，它是AI技术真正发挥作用的地方。
C端应用：C端应用指面向消费者的AI应用。这些应用直接影响到普通用户的体验。例如，智能语音助手（如Siri、Alexa）、个性化推荐（如视频、音乐推荐）都是典型的C端AI应用。
B/G端应用：B端应用主要面向企业，G端应用则面向政府机构。这些应用帮助企业提高效率、降低成本，帮助政府改善服务和管理。例如，企业可以利用AI优化供应链管理、提升客户服务效率；政府则可以通过AI实现智能交通管理、公共安全监控等。
五、部署层：AI系统的部署方式
AI系统的部署方式直接影响其运行效率和数据安全性。不同的部署方式适用于不同的业务场景。
本地部署：本地部署是将AI系统安装在企业内部的服务器上。这种方式适合对数据安全性要求很高的企业，如银行、医疗机构等。因为所有的数据都保存在本地，避免了敏感信息外泄的风险。
云部署：云部署是通过云计算平台来运行AI系统。这种方式具有高灵活性和低成本的优势，适合快速扩展的企业。尤其是对于中小企业来说，云部署可以帮助它们避免购买和维护昂贵的硬件设施。
混合部署：混合部署结合了本地和云的优势。企业可以将敏感数据存储在本地，同时利用云计算平台处理不涉及隐私的数据。这样既保证了安全性，又能够充分利用云计算的强大能力。
六、总结
AI技术的架构从底层的硬件和数据支持，到上层的模型和应用，每一个部分都起到了至关重要的作用。通过合理设计和优化每一层，企业可以更好地利用AI技术实现智能化转型。无论是提升工作效率，还是提供个性化服务，AI正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
希望这篇文章能帮助您更好地理解AI技术的复杂架构，特别是那些不太熟悉AI的读者，也能够通过本文了解AI系统是如何运作的，并期待在未来看到更多AI技术为我们带来的便利与创新。
随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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