راهنمای زیرساخت هوش مصنوعی: ابزارها، فریم‌ورک‌ها و معماری جریان‌ها
این راهنمای جامع به بررسی زیرساخت هوش مصنوعی از سخت‌افزار تا سرویس‌دهی مدل‌ها می‌پردازد و شامل ابزارها، الگوهای معماری و استراتژی‌های اثبات‌شده در محیط‌های تولیدی است.
راهنمای جامع زیرساخت هوش مصنوعی
این مقاله به بررسی لایه‌های مختلف زیرساخت هوش مصنوعی می‌پردازد و ابزارها و فریم‌ورک‌های ضروری برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر را معرفی می‌کند. زیرساخت هوش مصنوعی مدرن نیازمند درک عمیق از مبانی نظری و جزئیات پیاده‌سازی عملی در چندین لایه تکنولوژی است.
- لایه دروازه برنامه: مدیریت ترافیک، امنیت و تعادل بار با ابزارهایی مانند Nginx و HAProxy
- لایه اورکستراسیون سرویس: مدیریت چرخه حیات سرویس‌های هوش مصنوعی با Kubernetes
- لایه سرویس هوش مصنوعی: موتورهای سرویس‌دهی مدل مانند vLLM و سیستم‌های عامل‌گرا مانند LangChain
- جریان استنتاج کامل: پردازش درخواست، بازیابی زمینه و پیاده‌سازی RAG
- معماری عامل هوش مصنوعی: سیستم‌های برنامه‌ریزی و استدلال برای عامل‌های پیچیده
"vLLM به عنوان انتخاب برتر برای استنتاج LLM با توان عملیاتی بالا شناخته می‌شود" "Kubernetes استاندارد دفاکتو برای اورکستراسیون بارهای کاری هوش مصنوعی شده است"
این راهنمای جامع به معماران و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر طراحی کنند.