企业官网建设流程全解析

网站主页面设计,网站界面设计和ios移动界面设计的区别,温州网站建设公司哪个好,做贺卡网站本文详细介绍了构建大规模AI系统的完整流程#xff0c;涵盖硬件选择、分布式系统、模型训练与优化、推理技术及性能分析四大阶段。文章强调从开发到部署每个环节都需要精心规划和合适工具#xff0c;强大的软件开发技能对AI工程师至关重要#xff0c;是打造可扩展、高效AI系…本文详细介绍了构建大规模AI系统的完整流程涵盖硬件选择、分布式系统、模型训练与优化、推理技术及性能分析四大阶段。文章强调从开发到部署每个环节都需要精心规划和合适工具强大的软件开发技能对AI工程师至关重要是打造可扩展、高效AI系统的必备指南。训练一个机器学习模型或许在基准数据集上达到最先进的准确率这是一回事。但将该模型进行部署让它为数百万用户提供服务、处理数 TB 的数据并能每周 7 天、每天 24 小时可靠运行则是截然不同的挑战。从一开始机器学习模型的训练和部署的每个环节、每个阶段都需要精心规划和合适的工具。从早期开发到全面部署构建并运行一个 AI 系统在这个过程中…强大的软件开发技能变得至关重要而这正是许多 AI 工程师所欠缺的。在本博客中我们将探讨构建一个能够创建大语言模型LLMs、多模态模型及各种其他 AI 产品的大规模 AI 系统所需的每个开发阶段。各开发阶段如何相互关联以及它们各自的职责。…我们的目录是按阶段编排的。你可以按顺序自由了解每个阶段。第一阶段AI 的系统与硬件AI 计算硬件AI 分布式系统网络优化AI 存储解决方案第二阶段高级模型训练技术优化神经网络训练的策略大规模训练的框架与工具利用 TensorFlow 和 PyTorch 进行扩展模型扩展与高效处理第三阶段高级模型推理技术大规模高效推理大规模高效推理重复部分保留原文内容为实时应用管理延迟与吞吐量边缘 AI 与移动部署第四阶段性能分析与优化诊断系统瓶颈AI 模型的运营化AI 系统调试工具与方法机器学习的持续集成 / 持续交付CI/CD管道…第一阶段AI 的系统与硬件构建大规模 AI 系统的第一步是选择合适的硬件。这会影响模型的运行速度、成本投入以及能耗情况。在本部分我们将探讨市面上不同的硬件系统以及如何提升其成本效益和能源效率。AI 计算硬件广泛应用于训练或其他 AI 任务的三种最常见硬件类型如下AI 硬件可用性中央处理器CPUs它们擅长处理多种不同任务但核心数量相对较少因此在深度学习或需要大量并行处理的大型 AI 任务中速度可能较慢。图形处理器GPUs最初是为处理视频和图形而设计的如今却成了 AI 领域的宠儿。因为它们的核心数量比 CPU 多得多这意味着它们可以同时处理大量任务非常适合训练和运行 AI 模型。张量处理器TPUs这是谷歌专门为深度学习打造的特殊芯片。它们速度极快、效率超高且能耗较低非常适合大型复杂的 AI 任务。你可以通过此链接了解更多信息https://cloud.google.com/tpu ( https://cloud.google.com/tpu )但最近由于对 AI 的需求不断增长一些新型硬件也相继问世。现代硬件现场可编程门阵列FPGAs就是一个很好的例子。这些芯片很特别因为它们可以重新编程以适配不同的 AI 任务。这使你能够根据模型需求灵活微调性能这在快速变化的 AI 项目中非常有用。还有专用集成电路ASICs。它们不像 CPU 甚至 FPGAs 那样具有通用性。相反它们专为一件事而设计尽可能快速高效地运行 AI 模型。由于它们是为诸如驱动神经网络这类特定任务而打造的所以能耗低且运行速度极快。在选择硬件时我们通常会认为不管是数据预处理、微调还是大语言模型LLM推理直接选用 GPU 就一定能提升性能但这种做法并不总是正确的。然而性能在很大程度上取决于…模型架构 基础设施选择从 AI 架构角度来看模型量化是一种有效的技术像 Together AI、Nebius AI 等许多现代开源模型 API 提供商都已在使用。这意味着在计算时减少 AI 模型所采用的细节程度比如使用更小的数据位宽例如用 8 位替代 32 位 。从基础设施角度而言云服务和虚拟化常常是最佳解决方案。你无需购买昂贵的硬件而是可以从亚马逊云服务AWS、谷歌云Google Cloud或微软云Azure等供应商处租用高性能机器。这样一来你能够依据项目需求灵活地进行资源扩展或缩减既节省成本又避免浪费看看谷歌提供的对比图表它展示了不同模型架构在各类 GPU 上的性能表现。性能对比谷歌在 MLPerf 3.1 基准测试主要用于衡量系统处理输入的速度上进行了此项测试。对于高难度的 AI 任务配备强大 H100 GPU 的 A3 虚拟机比旧款 A2 虚拟机快得多速度快 1.7 到 3.9 倍。如果想在保证一定 AI 性能的同时节省成本使用 L4 GPU 的 G2 虚拟机是个不错的选择。测试表明与类似云服务相比L4 GPU 每花费一美元可实现高达 1.8 倍的性能提升。像 Bending Spoons 这样的公司已经在使用 G2 虚拟机高效地为用户带来新的 AI 功能。AI 分布式系统一旦根据需求选定了优化的硬件和模型架构我们就进入下一阶段即规划 AI 的分布式系统。分布式系统的主要原理是…将一个大任务拆分成多个小部分让多台计算机同时处理这些小任务。在 AI 领域通过分担工作负载这能够加快数据处理和模型训练速度。因此要创建分布式系统我们需要考虑一些重要因素。我们先从概念上了解然后再梳理其流程。分布式 AI 系统在将分布式逻辑应用到 AI 系统中时我们需要考虑诸多因素。下面来看一下具体流程首先要明确规模。我们处理的数据量是数百、数千还是数百万尽早了解这一点有助于我们合理规划系统确保其能顺利扩展。接下来选择合适的工具。根据项目的规模和类型我们需要合理搭配处理能力、内存和通信方式。云平台能让这一管理过程变得轻松许多。然后要确保各部分协同工作。系统的不同部分可能需要并行运行或者在不同机器上运行。我们的目标是避免出现运行缓慢的情况保持系统平稳运行。之后要保持灵活性。我们应实现资源调整自动化而非手动操作。像 Kubernetes 这样的工具可以帮助系统根据负载变化自动调整。我们还需要监控性能。密切关注系统有助于我们尽早发现问题无论是数据分布不均还是网络瓶颈。最后要确保一切保持同步。随着系统规模的扩大保证数据和模型在所有部分的一致性至关重要。网络优化在确定 AI 系统的分布式架构后你需要确保所有组件都能正确连接。各组件之间必须能够顺畅、无故障地相互通信。若分布式组件无法有效通信训练代码或生产代码就可能出现问题。下面来看看如何确保通信顺畅不出现故障分布式系统的网络优化我们来详细分析一下首先排查潜在的速度瓶颈。延迟、容量限制或数据丢失会严重影响性能因此尽早识别这些风险很重要。接着减少延迟。为提高速度我们可采用更快的连接方式、将机器放置得更近甚至将部分处理任务转移到边缘端。随后提升带宽。网络路径狭窄会导致拥堵。我们通过压缩数据、对重要信息进行优先级排序或升级网络来解决这一问题。之后选择合适的通信方式。某些协议在处理大量负载方面表现更优。选对协议能确保系统快速高效运行。我们还要为未来的扩展做好规划。随着系统规模扩大网络也必须跟上节奏。关键在于采用可按需扩展的灵活架构。最后监控网络状况。定期检查有助于我们尽早发现问题。监控工具能在问题导致速度下降前发出警报。AI 存储解决方案在确定了用于训练或推理的硬件以及背后的分布式逻辑后接下来你需要存储来保存训练好的模型以及用户与 AI 模型交互产生的数据。我们存储数据的方式不仅要适用于当下还得能应对未来更多的数据。AI 存储不断增长的需求来自美国市场我们有三种类型的数据存储系统数据存储选项对象存储最适合大数据。在这种存储方式下你可以不断添加文件无需担心数据结构。当数据来自多个源头之后需要整合时对象存储就非常适用。文件系统更适合规模较小、结构规整的场景。它就像是你电脑里的文件夹有助于保持数据规整在数据量有限且结构良好的情况下最为理想。而第三种是数据库当数据具有结构时数据库很有用。以下是选择合适类型数据库的方法关系型数据库SQL非常适合规整且相互关联的数据。当数据存在明确的关系比如用户、订单和产品之间的关系时就使用关系型数据库。在对准确性和一致性要求较高的复杂任务中它们表现出色。非关系型数据库NoSQL适用于灵活多变的数据。如果数据无法规整地放入表格或者增长迅速像 MongoDB 或 Cassandra 这样的 NoSQL 数据库能提供所需的灵活性和可扩展性。不过工具并非唯一重要的因素如何使用它们同样关键数据湖以原始形式存储所有数据。它就像一个巨大的容器能容纳各种数据供你日后整理和处理。数据仓库存储经过清理、可直接使用的数据。这就好比一个组织有序的图书馆你能迅速找到所需内容。数据版本控制用于跟踪数据变化。在更新模型或处理随时间变化的数据时这一点很重要有助于保持数据有序防止出错。混合存储兼顾速度与成本。对常用数据使用快速存储其余数据使用成本较低的存储。这样既能省钱又能在必要时快速访问数据。快速的数据访问对 AI 性能至关重要。使用 Redis 这样的内存存储来实现快速检索并应用数据分片来分散负载避免速度下降。在某些时候你需要决定哪种存储设置最适合云存储、本地存储还是两者结合。云存储与本地存储对比混合存储赋予你灵活性。你可以将敏感数据存放在自己的服务器上而其他数据则使用云存储。这有助于平衡安全性与可扩展性。多云策略提供了更多选择。通过使用多个云服务提供商你可以避免被单一供应商锁定。这就好比有不同的菜单可供选择具体取决于你的需求。…第二阶段高级模型训练技术到目前为止我们已经讨论了硬件、存储以及如何充分利用它们。现在是时候看看训练技术的工作原理以及我们如何对其进行优化。优化神经网络训练的策略AI 模型通常构建在神经网络之上虽然许多模型从基本的梯度下降法起步但在实际应用场景中还有更先进的方法能取得更好的效果。优化神经网络Adam 优化算法是个明智之选。它融合了 AdaGrad 和 RMSprop 的优点能很好地处理噪声数据和稀疏梯度因此成为广受欢迎的默认选择。RMSprop 算法有助于提升学习稳定性。它会依据近期的梯度变化情况来调整学习率在处理非平稳问题时表现出色。Adagrad 算法能根据数据进行自适应调整。它针对每个参数分别改变学习率这对于稀疏数据效果显著但随着时间推移可能会导致学习率下降过多。我们来看一张简单的表格它能让我们对现有优化器及其适用场景有个宏观了解。因此这种对比能帮助机器学习工程师决定选择哪种优化器。我们完全可以从 Adam 优化器入手。尽管不同优化器之间存在差异但从实用的方法起步并获取一些初步认知很重要。大规模训练的框架与工具接下来是正则化技术这对于防止过拟合、确保模型能很好地泛化到新数据至关重要。以下是一些能让模型在新数据上良好泛化的常用方法。正则化技术带权重衰减的 L2 正则化通过抑制较大的权重使模型保持简单从而起到作用。模型中的 Dropout 层在训练过程中随机丢弃神经元这样能降低模型过拟合的可能性。基于验证损失进行早停。如果验证损失不再改善那就没必要继续训练了。处理超大型模型会带来新的挑战。以下是一些应对方法以便让处理过程更可控。模型并行化是将模型拆分到多个 GPU 上模型的不同部分在不同设备上进行处理。数据并行化是将数据分散到多个 GPU 上PyTorch 的 DataParallel 可自动管理这一过程。梯度累积能实现更大的批次处理。当内存有限时它通过在更新前累积梯度来解决问题。联邦学习将数据保留在本地设备上。模型在各个设备上分别进行训练仅共享模型更新。为了在不损失过多性能的前提下提高大型模型的效率知识蒸馏是一种很好的方法。利用大型 “教师” 模型来训练小型 “学生” 模型。这有助于在缩小模型规模的同时保持较高的准确率。通过结合合适的优化器、正则化方法以及训练策略即便面对大规模数据我们也能构建出既强大又高效的模型。我们可以做个对比表以便更清晰地理解这些内容。借助 TensorFlow 和 PyTorch 实现规模化在大规模开展 AI 工作时框架也起着重要作用。以下是一些热门选择最重要的框架TensorFlow 提供了 TensorFlow 分布式策略有助于在 GPU 和 TPU 上高效扩展训练。PyTorch 以其 PyTorch 分布式功能闻名支持在多个 GPU 和多台机器上进行扩展。Horovod 可与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 配合使用提升在 GPU 和 CPU 上的可扩展性。Kubernetes 有助于在大规模运行时平稳部署和管理 AI 工作负载。CUDA 和 cuDNN 可加速 GPU 计算和深度学习性能。NeMo 专注于构建语音和自然语言处理模型。模型扩展与高效处理扩展模型是处理大数据集和复杂任务的关键。让我们探索一些简单的方法对模型和数据进行并行处理、巧妙处理批次并应对训练过程中的挑战。模型并行当模型对于单个 GPU 来说过于庞大时我们可以将模型拆分到不同设备上。可以按层纵向或层的部分横向进行划分。目的是减少设备之间的数据传输。我们可以使用像 NCCL 这样的高速通信库来减少数据传输时的延迟还可以torch.cuda.synchronize () 确保各设备按顺序完成任务。数据并行我们可以在多个设备上对不同的数据块运行相同的模型。当模型可在单个 GPU 上运行但我们希望并行处理更多数据时这种方法很有用。反向传播后分布式数据并行DDP会在各设备间同步梯度以确保模型权重一致我们还可以通过梯度压缩来减轻通信负载。以下是一个使用 8 位量化的简单示例高效批次处理我们可以通过调整批次处理方式来提升速度并优化内存使用。混合精度训练使用半精度float16以加快计算速度如果你的 GPU 无法处理大批次数据梯度累积会有所帮助我们来了解一下同步训练和异步训练的基本区别同步训练所有工作节点在更新权重前等待交换梯度。这样能确保模型的一致性但最慢的工作节点会拖慢整体速度。梯度平均自适应批次大小预测等待时间调度异步训练工作节点无需等待就更新权重。这能加快训练速度但梯度可能过时。使用过时梯度校正动态调整学习率维护模型版本控制以跟踪更新那么基于目前所学内容我们用一张表格来进行总结​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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