ai 应用架构图;AI应用架构图解析：技术全景指南

AI应用架构图（分层模型）

```mermaid

graph TD

A[基础设施层] --> B[数据层]

B --> C[算法层]

C --> D[服务层]

D --> E[应用层]

E --> F[用户交互层]

```

1. 基础设施层

核心组件：

关键技术：

2. 数据层

核心模块：

```mermaid

graph LR

A[数据采集] --> B[数据清洗]

B --> C[标注工具]

C --> D[特征工程]

D --> E[数据仓库]

```

工具链：

3. 算法层

技术栈全景：

| 算法类型 | 典型框架 | 应用场景示例 |

|-|--|-|

| 深度学习 | PyTorch/TensorFlow | CV/NLP |

| 强化学习 | Ray RLlib/Stable-Baselines| 游戏/机器人控制 |

| 传统机器学习 | Scikit-learn/XGBoost | 结构化数据分析 |

关键创新点：

4. 服务层

服务化架构：

```python

典型AI服务化代码结构

class AIService:

def __init__(self):

self.model = load_model

self.preprocessor = create_pipeline

async def predict(self, input):

processed = self.preprocessor(input)

return await self.model.predict(processed)

```

关键技术：

5. 应用层

典型应用架构：

```mermaid

graph TB

A[Web前端] --> B[API网关]

B --> C[微服务集群]

C --> D[AI服务总线]

D --> E[数据库/缓存]

```

行业解决方案：

6. 用户交互层

创新交互方式：

安全与治理

关键考量：

演进趋势

1. 云边端协同：模型轻量化（蒸馏/量化）

2. AI工程化：MLOps全流程管理

3. AGI探索：多模态大模型应用

需要更详细的某部分解析或具体场景的架构案例吗？我可以为您深入展开说明。