你是否准备好创造非凡成就？或者换个说法，你是否准备好构建能够应对现代企业挑战的人工智能基础设施？在数字化转型和高级分析技术迅猛发展的浪潮中，构建强大的人工智能基础设施已成为全球各类组织的紧迫任务。

本文将精准指导你了解构建人工智能基础设施的原因与方法，展示真实的人工智能基础设施案例、关键的人工智能组件，以及运用下一代技术协调AI工作负载的最佳方式。因为事实上，若你在这方面操作不当，可能会错失获得最大竞争优势的机会。

什么是人工智能基础设施？

什么是人工智能基础设施？它是支撑组织所依赖的每一个机器学习模型、每一条高级分析流程以及每一次实时推荐服务的核心基础。可以将其视为一种数字化框架，由硬件、软件和工作流程共同构成，是整个AI计划得以开展的基石。

简单来说，人工智能基础设施并非仅仅局限于图形处理器（GPU）或算法。它是一个完整的生态系统，涵盖数据管道、计算资源、网络、存储、协调调度以及监控解决方案等多个方面，具体包括：

• 用于模型训练和推理的专用硬件

• 容器编排平台（如Kubernetes管理平台）

• 数据处理框架

• 用于高效持续集成/持续部署（CI/CD）的DevOps工具

• 监控与治理层面

当提及“人工智能基础设施工程师”时，指的就是那些能够将这些AI组件整合为一个连贯、高性能整体的专业人员。

为何构建人工智能基础设施至关重要？

让我们先冷静思考一下。AI并非即插即用的技术，它更像是一个有机生命体，需要适宜的环境才能蓬勃发展。妥善构建人工智能基础设施至关重要，原因如下：

• 可扩展性：随着模型复杂程度不断提升，数据量也在成倍增长。具备弹性且稳健的基础设施，能够确保AI解决方案在需求激增时依然稳定运行，避免出现停机情况。

• 成本效益：精心规划的基础设施有助于优化计算、存储和网络资源的使用效率，减少不必要的开支。

• 可靠性：具备容错能力的设计能够保护重要流程免受干扰，确保AI驱动的服务全天24小时不间断运行。

• 上市速度：高效的工作流程能够让你更快地部署、测试和完善模型，在竞争中占据领先地位。

倘若你的AI基础设施架构不符合要求，那么数据科学生命周期中的每一个环节，无论是数据采集、模型训练、部署，还是持续的AI推理，都会遇到重重阻碍。而这些阻碍正是阻碍进步的大敌。

人工智能基础设施的关键组件

人工智能基础设施就如同一个管弦乐队，众多“乐器”协同工作，才能奏出和谐的“乐章”。以下是构成人工智能基础设施的关键组成部分：

硬件

• GPU/TPU（图形处理器/张量处理单元）：对于计算密集型的训练任务至关重要。

• CPU（中央处理器）：处理复杂度较低、通常为实时性的推理请求。

• 高速存储设备：基于NVMe（非易失性内存快速访问）的存储，可实现数据的快速检索。

软件

• 机器学习框架：如TensorFlow、PyTorch或scikit-learn。

• 数据管道：如Apache Kafka或Spark，用于大数据管理。

• 容器化技术：如Docker，可实现封装式、可复现的部署。

编排与管理

• Kubernetes：可实现自动扩展和容器生命周期管理。

• 监控工具：如Prometheus和Grafana，用于获取实时洞察。

• CI/CD（持续集成/持续部署）：通过自动化代码测试和部署，确保快速迭代。

安全与治理

• 基于角色的访问控制（RBAC）：用于保护敏感数据。

• 数据合规框架（如通用数据保护条例GDPR）：适用于全球范围的部署场景。

基础设施即代码（IaC）

• 如Terraform或Ansible等工具：可创建可复现、受版本控制的环境。

通过战略性地整合这些人工智能基础设施要素，你将构建起一个足以支撑业务规模扩张的稳固基础。

人工智能基础设施如何运作？

要真正构建出高性能的人工智能基础设施，首先必须切实了解其实际运作方式。我们可以从数据的流转过程来理解：

1. 数据采集：来自各类来源（如物联网设备、交易数据库等）的原始数据在此阶段进入系统。

2. 数据转换：借助Spark或Hadoop等工具，将原始数据处理成可用的格式。

3. 模型训练：在Kubernetes的协调下，利用强大的GPU运行算法，构建预测模型。

4. 模型部署：将这些模型打包成容器，通过灵活的CI/CD管道部署到生产环境中。

5. 推理：通过实时或批量处理的方式生成预测结果。诸如AI推理或推理即服务等解决方案，能让你将这些预测结果无缝集成到应用程序中。

6. 持续监控：遥测工具会确保模型性能符合服务级别协议（SLA）的要求，并在需要时自动扩展资源。

每个阶段都相互关联，形成一个持续的反馈循环，将数据重新输入系统以实现迭代改进。正是这一周期性流程，使得普通的AI系统蜕变为具备学习和自适应能力的智能引擎。

如何构建你的人工智能基础设施？

当我们谈论如何构建人工智能基础设施时，实际上指的是一个融合战略、技术和前瞻性思维的过程。以下是一个分步实施的方法：

评估你的用例

• 确定高价值的AI项目（例如实时推荐系统或异常检测系统）。

• 评估数据量、数据生成速度和数据多样性方面的需求。

规划架构

• 确定采用云架构、本地架构还是混合架构。

• 规划计算资源（GPU与CPU的选择）、存储资源（传统存储与高速存储的选择）以及网络架构。

选择技术栈

• 选择合适的编排工具（Kubernetes是目前较为热门的选择）。

• 挑选与团队技能相匹配的框架（TensorFlow、PyTorch或同时选用两者）。

实施安全与合规措施

• 集成身份识别和访问管理工具。

• 制定数据治理协议（如遵循GDPR、HIPAA等法规）。

自动化与集成

• 利用基础设施即代码（IaC）实现环境的一致性配置。

• 部署监控和日志记录解决方案，以获取持续的洞察。

测试与迭代

• 先进行小规模部署，收集性能数据。

• 优化架构，并逐步扩大规模。

请记住，构建人工智能基础设施的最佳方法是迭代式的。随着模型和业务需求的发展，你的基础设施环境也会不断演进，这是一种积极的发展趋势。

人工智能基础设施栈应包含哪些内容？

你已经有了规划，现在让我们来明确具体的组成部分。你的人工智能基础设施栈应包含以下内容：

层级	工具与技术
数据采集与存储	Kafka、Hadoop、Cassandra、S3
处理与分析	Spark、Flink、Hadoop MapReduce
机器学习框架	TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn
容器化	Docker、Podman
编排	Kubernetes、Mesos
持续集成/持续部署（CI/CD）与DevOps	Jenkins、GitLab CI、Argo CD
监控与日志记录	Prometheus、Grafana、ELK Stack
安全与合规	基于角色的访问控制（RBAC）、身份与访问管理（IAM）、静态数据与传输中数据加密

除技术层面外，你的人工智能基础设施解决方案还应包含一个强大的运营框架：

• 透明化开发：鼓励代码审查、结对编程和持续的知识共享。

• 性能基准：采用如MLPerf等标准基准来评估硬件和软件的效率。

• 基于服务级别协议（SLA）的方法：明确定义延迟、吞吐量和正常运行时间等方面的服务级别协议。

专业建议：从项目一开始就让数据科学团队、工程团队和DevOps团队紧密协作。跨职能协作能确保及时解决任何可能出现的问题。

人工智能基础设施案例

为了让大家更直观地理解，下面我们将介绍一些备受关注的人工智能基础设施案例：

自动化零售分析

某零售巨头在Kubernetes上部署了一个完全容器化的环境。 该企业利用GPU集群训练图像识别模型，用于检测货架上商品的摆放错位问题。 同时，在一个独立的基于CPU的集群上运行实时分析，以实现快速扫描，并能根据季节性需求高峰进行规模扩展。

自动驾驶车队

该领域的运营高度依赖高速GPU服务器来训练深度神经网络。 每天会从数百万英里的行驶路程中持续采集数据。 通过推理即服务模式，在边缘设备上部署实时推理功能。

金融欺诈检测

采用多云架构：敏感数据存储在本地，大规模的模型训练则在云端进行。 借助Apache Kafka实现低延迟的数据流传输，以便及时标记可疑交易。 通过Kubernetes编排微服务，为前端警报系统和后端AI流程提供支持。

这些案例展示了各组织在构建人工智能基础设施时所采用的多样化策略。它们既融合了通用模式（如容器化和编排），又结合了独特的部署模式。

核心要点

下面我们用要点形式清晰总结一下前文所涵盖的内容（以及其重要性）：

• 可扩展性与可靠性：完善的人工智能基础设施能确保你轻松应对数据增长和新模型部署的需求。

• 多栈式方法：人工智能基础设施并非依赖单一工具，而是由多种框架、语言和平台共同构成的综合体系，形成一个全面的人工智能基础设施栈。

• 安全与合规：妥善的治理至关重要，尤其是在涉及敏感数据的场景中。

• 持续优化：人工智能基础设施并非一成不变，定期的更新和迭代才能使其保持最佳状态。

人工智能基础设施团队中的常见角色

以下是实施和管理人工智能基础设施过程中主要角色的快速参考：

角色	职责
人工智能基础设施工程师	设计、维护和优化AI系统及硬件资源。
数据科学家	构建模型、分析数据集并解读结果。
DevOps工程师	实现部署自动化、管理CI/CD流程并编排容器。
机器学习工程师	专注于模型部署及与生产环境的集成。
安全/合规专员	确保数据保护，管理身份识别和访问控制。

要有效构建能够产生可衡量业务价值的人工智能基础设施，需要所有这些角色之间的协作配合。

构建人工智能基础设施，迈向新征程

我们已经全面探讨了构建强大人工智能基础设施的方方面面，从关键组件到真实世界的案例，再到构建自身基础设施的具体步骤。请始终记住，构建过程并非终点，而是持续优化旅程的起点。在新数据、不断发展的硬件以及快速变化的行业洞察的推动下，这一优化过程将不断推进。

通过优先实现软硬件的良好协同、融入强大的编排工具并采用敏捷原则，你将充分释放AI计划的潜力。最重要的是，这种构建方式能与你的业务规模同步增长，为你提供持续创新的蓝图。

现在，就行动起来，构建能让你的组织迈向AI驱动未来的基础设施吧。因为归根结底，在引领行业发展与被动追赶同行之间，差距往往就在于谁能更快、更高效地部署、迭代和优化AI解决方案。

本文翻译自

https://www.mirantis.com/blog/build-ai-infrastructure-your-definitive-guide-to-getting-ai-right/，仅供参考学习