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鹤壁做网站的联系方法,自己做网站seo,南京网站制作网页,男生学计算机哪个专业最吃香AI 的未来不仅属于算法更属于高质量数据与能经营数据的人#xff01; 最近参加了一个在 “AI 时代产品经理转型之路“的交流活动#xff0c;我参与了全程的交流和过程的主导#xff0c;从需求分析到产品设计#xff0c;从团队协作到商业思考的全面升级。 不过#xff0c;从…AI 的未来不仅属于算法更属于高质量数据与能经营数据的人最近参加了一个在 “AI 时代产品经理转型之路“的交流活动我参与了全程的交流和过程的主导从需求分析到产品设计从团队协作到商业思考的全面升级。不过从“根”上讲是一位在互联网行业深耕十多年的架构师既然帮助产品经理做了这个活动那作为架构师在 AI 时代应该怎么办呢这场产品经理的活动虽已结束但是我的思考依旧在继续当产品经理都已经在重新定义自身价值的时候我们这些构建数字世界基石的架构师们是否也是站在了转型的十字路口呢用自己在 AI 数据赛道参与创业的三年多经历先告诉我们这帮架构师们我们的核心竞争力远不止是代码与中间件。我们应该都知道**在传统的软件开发范式里架构师的核心职责是设计稳定、可扩展、安全的系统架构。**我们关注的是代码质量、系统性能、容灾备份这些。但是在 AI 原生应用蓬勃发展的今天当不确定性成为系统的基本特征当数据流转比业务逻辑更关键时我们熟悉的架构方法论正在面临着前所未有的挑战。今天在这篇文章里不会和大家聊如何使用 TensorFlow 或 PyTorch而是和大家一起聊聊在 AI 驱动的时代中我们架构师的角色内涵、能力模型和核心价值将如何被重新定义。用我自己的经历告诉大家我的看法传统的系统架构师需要向“AI 价值架构师”升维 —— 从技术的实现者转变为 AI 价值的设计者、权衡者和兑现者。一、降维打击AI 为何在重构架构师的战场技术范式的变迁从“确定性逻辑”到“概率性推理”回顾我职业生涯早期参与设计的各种电商系统他们的核心是处理确定的、结构化的业务逻辑。用户下单、库存扣减、支付回调、… —— 每一个步骤都有明确的成功或者失败的状态系统的挑战在于保证这些操作的精准、一致和高并发。但当我们在电商系统中引入推荐系统的时候情况就发生了根本性的变化。推荐模型无法保证每次都会推荐用户最喜欢的商品它只是在概率层面给出最可能的选择。这种从确定性到概率性的转变就是架构师首先需要跨越的第一个认知鸿沟。更深层的变革就在于我们熟悉的“输入 → 处理 → 输出”模型正在被“数据 → 训练 → 推理 → 反馈”的新循环所取代在这个循环中系统的智能不是预先编程的而是通过持续的数据喂养和模型迭代“生长”出来的。系统复杂性的转移从“业务逻辑复杂度”到“数据与模型复杂度”我们都知道在传统的架构中系统的复杂性主要集中在业务规则和流程编排上。一个复杂的电商订单流程可能涉及数十个状态的跳转和业务校验但是这种复杂性是可见的、可预测的。你好好品品是不是这个样子的但是 AI 系统的复杂性就转移到了数据管道、特征工程、模型训练和持续学习的全生命周期管理中。我们以一个智能客服系统为例来看看系统的复杂性。在这样一个系统中它的复杂性已经不仅仅是对话流程的管理了而是以下这些如何实时处理海量的非结构化对话数据如何保证特征的一致性并在模型间共享如何管理数百个不同版本模型的并行测试如何检测模型性能衰减并触发自动重训练如上面所说这种系统复杂性的转移就会要求我们架构师们必须重新规划技术投资的优先级。过去我们可能最关注应用服务器的横向扩展能力现在则需要同等地关注特征存储的读写性能、模型训练集群的资源调度效率。价值创造链的延伸从“实现功能”到“孵化智能”传统架构的价值主要体现在稳定、高效地支撑业务功能。架构师的成就是构建一个能够承受双十一洪峰流量而不宕机的系统。很荣幸这种成就曾经不止一次出现在我的身上。但是在如今的 AI 时代架构的价值直接与模型迭代速度、数据飞轮效应、智能能力的沉淀与复用挂钩。一个优秀的 AI 架构能够加速从数据到智能的转化效率形成持续自我增强的闭环。举个例子吧就来看看大家都比较熟悉的内容推荐平台在这样一个平台中架构的价值已经不再仅仅是高可用的服务能力更重要的是能否支持算法工程师每天进行上百次实验能否将用户反馈在分钟级别回流到训练系统能否让成功的模型能力快速复用到其他业务场景这种价值创造的延伸让我们架构师的工作从幕后走向前台直接影响着企业的 AI 创新能力。二、升维应对AI 价值架构师的四大核心能力重塑能力维度一数据思维架构师的“新直觉”传统架构师看待数据库首先想到的是读写分离、分库分表、索引优化。这种**Database-first**的思维在 AI 时代是不是已经不够用了是的必须不够用了而我今天定义的 AI 价值架构师他需要建立的是Data-first的思维模式将数据视为核心生产资料。这种思维的转变主要会体现在以下三个方面思维转变体现 1 数据管道成为一等公民比如你现在正在设计金融领域的风控系统架构那么你就要告诉自己在这个系统中数据管道的地位与业务服务平起平坐。在设计的过程中你不仅需要考虑实时特征计算的延迟还要保证数据血缘的可追溯性。那么你知道一个典型的数据管道架构应该包含些什么吗那我用自己的经历告诉你一个数据管道架构需要包含批流一体的数据摄入层统一特征计算和存储数据质量监控和告警隐私合规处理环节思维转变体现 2 特征工程的基础设施化在 AI “混”过的都应该知道特征质量直接决定模型效果的上限。那么优秀的 AI 架构师就需要推动特征平台的建设使得特征能够满足在训练和推理间保持一致跨团队共享和复用支持实时和离线两种计算模式具备版本管理和回溯能力思维转变体现 3 数据质量成为架构约束Garbage in, garbage out在 AI 系统中被放大到极致。我们架构师需要在设计阶段就考虑数据质量的保障机制包括数据分布的监控、异常值的检测、标注质量的管理等。能力维度二模型素养与算法工程师的“高效对话”当然我这里提醒大家成为 AI 价值架构师并不意味着我们要精通所有算法细节但必须能够与算法工程师进行深度的高效对话。这种对话能力建立在对模型生命周期的深入理解上。这里对于几个关键的对话能力总结分享给大家关键对话能力 1 模型服务的性能与成本权衡当你对接的算法团队提出使用千亿参数大模型时这个时候作为架构师的你就需要能够评估推理延迟是否满足业务要求GPU 资源成本是否可承受是否存在模型量化、蒸馏、剪枝的优化空间是否需要设计混合推理架构如 CPU 处理简单 caseGPU 处理复杂 case 等…关键对话能力 2 不确定性的架构管理在 AI 系统的架构设计过程中模型的概率性本质会给我们带来新的架构挑战。我们需要在系统层面设计考虑以下几个方面对模型幻觉和错误输出的兜底策略多模型投票和结果融合机制用户反馈的快速收集和标注流程敏感内容的过滤和审核管道关键对话能力 3 模型版本的热切换与灰度模型更新和之前的系统不一样它不是简单的服务重启。需要我们架构师设计支持以下几个功能多版本模型并行服务基于流量比例的灰度发布效果指标的实时对比快速回滚机制能力维度三MLOps 架构构建“AI 的流水线”过往我们需要精通 DevOps那 MLOps 就是在 AI 时代我们架构师最具象化的新战场。它不仅仅是工具链的整合更是一套完整的工程方法论和架构体系。各位架构师们我们在构建和使用 MLOps 平台的时候提醒大家几个关键架构考量架构考量 1 实验管理的基础设施在 AI 企业中算法团队的模型是需要快速实验迭代的那么这个时候作为架构师的我们就需要为他们提供可复现的实验环境统一的实验数据和代码版本管理实验结果的自动追踪和对比资源配额和成本控制架构考量 2 持续训练/部署自动化这个应该都能理解类似当初 DevOps 出来的本意在 MLOps 中那就是需要从代码提交到模型上线应该是无缝的自动化流程。包括数据变更自动触发模型重训练自动化的模型验证和基准测试一键式的模型部署和发布训练/推理环境的一致性保障架构考量 3 监控与观测体系这个就不多说了不管是 AI 架构还是传统架构都是需要监控和观测体系的。但在 AI 架构中它又超越了传统的技术指标需要我们来建立模型特有的监控维度比如预测质量指标准确率、召回率等数据分布偏移检测特征重要性变化追踪模型偏差和公平性监控在我们构建的 MLOps 平台中这些能力被抽象为统一的平台服务既支持算法团队的自助式操作又保证了工程标准和资源控制。能力维度四伦理与成本权衡架构师的“战略视野”这部分能力几乎是传统架构师不太具备的但是对于 AI 价值架构师来说却是必须需要具备超越技术的战略视野特别是在伦理和成本这两个维度上。伦理权衡那关于 AI 伦理的架构化应该如何做呢从我这几年的经验我会觉得伦理要求不能停留在口号层面而应该通过架构设计落到实处比如通过差分隐私技术保护训练数据中的个人信息采用联邦学习架构实现数据不动模型动设计模型卡和事实表提高模型决策的可解释性构建公平性检测工具定期审计模型对不同群体的偏差成本权衡说完伦理接下来就是成本效益的精准权衡了。为什么呢那是因为 AI 计算资源的昂贵性这就不得不让成本控制成为架构设计的核心考量。在设计对应架构的时候你不妨试试这么玩起来建立模型推理的成本核算体系设计基于负载的动态扩缩容策略推动模型轻量化和推理优化在效果和成本间寻找最佳平衡点在我曾经的一个项目中我通过将部分推理任务从 GPU 迁移到 CPU并采用智能缓存策略在保持效果指标基本不变的情况下将推理成本降低了 65%。三、实战蓝图从传统到 AI 原生的架构演进路径路径一赋能存量在现有系统中“智”造增量对于大多数企业而言推倒重来建设 AI 原生系统既不现实也不经济傻子才会这么去干。那应该如何做呢从我这几年的经历来看我觉得更可行的路径是在现有系统中循序渐进地引入 AI 能力。下面用一个例子来说明这个赋能存量的具体玩法吧比如在传统的电商搜索系统中我们基于 Elasticsearch 构建了成熟的文本匹配能力。接下来为了引入语义搜索进一步就行架构改造和设计这里我建议大家使用这样一个渐进式升级方案并行架构阶段 保持原有搜索服务不变新增向量搜索引擎。查询请求同时发往两个系统结果在后端进行融合。智能路由阶段 根据查询意图分析智能选择最合适的搜索方式 —— 关键词查询走传统搜索语义查询走向量搜索。统一融合阶段 构建统一的搜索网关深度融合两种搜索的结果提供最佳的用户体验。这种渐进式架构既能保证系统的平稳过渡又可以快速交付业务价值。路径二构建 AI 中台打造企业的“智能引擎”现在的企业都已经不但但一个业务线了那当企业在多个业务线都需要 AI 能力时应该怎么做呢其中一个很重要也很关键的需求就是避免重复造轮子虽然“中台思维”在头几年被怼的不要不要的但是在这个场景中AI 中台应运而生而且这个“中台”是必须的它的目标是为多条业务线提供统一的 AI 基础设施和能力沉淀。这几年这方面的工作做了不少尤其在数据中台维度。回归到这样的一个 AI 中台来看作为总设计师的你我觉得应该包含以下内容数据层 统一的数据湖和特征平台支持跨业务线的特征共享和管理。算法层 模型仓库和训练平台提供从数据准备到模型产出的全流程支持。服务层 统一的模型服务平台支持多种框架的模型部署和高效推理。应用层 标准化 AI 能力组件如 OCR、NLP、语音识别等供业务方快速集成。这种中台架构的价值他已经不仅仅在于提升 AI 的研发效率还在于降低研发成本更重要的是形成企业的智能资产的沉淀让成功的 AI 能力快速复用到整个组织。路径三设计 AI 原生应用从零开始的“升维设计”对于全新的业务场景是很多人都很爱的他可以从第一天就按照 AI 原生的思路进行架构设计。灸哥在电商领域的时候是非常喜欢“从零到一”的活后来慢慢又开始爱上了“从一到 N”的活如今的我是两个都爱。举个例子用我去年指导的智能客服助手来讲吧。在帮忙指导构建新一代智能客服系统的时候我放弃了传统的流程树 知识库模式转而采用基于大模型的 Agent 架构其中包括的几个关键点分享给大家工具调用能力 模型可以按需调用查询API、订单接口等业务工具长期记忆机制 通过向量数据库存储对话历史实现跨会话的上下文理解复杂工作流引擎 支持多步骤任务的自主规划和执行实时学习闭环 人工客服的纠正直接反馈到模型优化这种 AI 原生的架构设计让系统具备了传统客服无法实现的灵活性和智能水平。四、让我们成为驾驭 AI 的船长而非随波逐流的乘客回顾这场从系统架构师到 AI 价值架构师的转型之旅我要告诉大家的是这其中核心的转变不是技术栈的更新而是思维模式、能力维度和价值定位的全面升维。我们从系统的守护者变为智能的架构师从关注技术实现的正确性扩展到关注智能价值的有效性。这种转变让我们在技术战略中扮演更核心的角色也让我们的工作更加贴近业务的本质。这场变革既是挑战更是机遇。它要求我们走出舒适区重新学习建立新的能力模型。但回报也是丰厚的 —— 我们将成为那个能驾驭 AI 技术、设计 AI 系统、兑现 AI 价值的关键人物。现在我想把问题抛给正在阅读的你在你的项目中AI 技术正在如何改变传统的架构设计你认为迈向AI 价值架构师道路上最大的障碍是什么你已经开始实践哪些 AI 原生的架构理念五、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】