AI基础设施在AI架构中的关键作用

基础设施（无论是云端、本地还是混合云）在实现AI架构方面发挥着关键作用。本文是系列文章的一部分，探讨用于部署和优化AI代理及大语言模型（LLM）的各种基础设施选项。文章深入探讨基础设施在实现AI架构（特别是推理）中的关键作用。我们将研究各种工具（包括开源解决方案），并通过图表说明推理流程，重点介绍高效可扩展AI部署的关键考虑因素。

现代AI应用需要能够处理大语言模型计算强度、多代理系统复杂性以及交互式应用实时需求的复杂基础设施。挑战不仅在于选择正确的工具，还在于理解它们如何在整个技术栈中集成，以提供可靠、可扩展且具有成本效益的解决方案。

本指南涵盖AI基础设施的各个方面，从硬件加速和模型服务到监控和安全，详细介绍了在生产环境中经过验证的开源工具、架构模式和实现策略。

AI架构中基础设施的关键作用

AI架构定义了构建和部署AI系统的蓝图。基础设施提供了构建此架构的基础。对于AI代理和LLM，基础设施直接影响性能、可扩展性、成本和可靠性。精心设计的基础设施能够实现：

• 更快的推理：低延迟对于交互式AI代理和实时应用至关重要
• 可扩展性：处理不断增长的用户需求而不降低性能
• 成本效益：优化资源利用率以最小化运营支出
• 可靠性：确保高可用性和容错性

1. AI基础设施栈：分层方法

现代AI基础设施栈由七个相互连接的层组成，每层服务于特定功能，同时与相邻层保持无缝集成。理解这种分层架构对于做出有关工具选择、资源分配和运营策略的明智决策至关重要。

各层及工具说明

用户交互层：这是用户请求发起的入口点。客户端可以是Web界面、移动应用或命令行工具。关键要求是与后端API层的稳定、低延迟连接。

API和编排层：该层管理用户请求并编排复杂工作流。

• API网关（NGINX、Envoy、Kong）：作为单一入口点，处理入口、身份验证、速率限制和路由
• 代理框架（LangChain、KAgent、CrewAI、AutoGen）：这些框架作为AI操作的核心逻辑。KAgent是专为高效编排设计的专业工具，支持AI任务的动态路由和工作流管理

数据和内存层：提供上下文和持久性，将无状态模型转变为知识助手。

• 向量数据库（Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma）：用于存储和查询高维向量的专业数据库，对检索增强生成（RAG）至关重要
• 缓存和内存（Redis、SQL数据库）：Redis用于低延迟缓存和短期内存，而SQL数据库存储长期内存，如对话历史和用户偏好

模型服务层：推理的核心，模型在此加载和执行。

• 推理服务器（vLLM、TGI、TensorRT-LLM、Triton）：专为高吞吐量、低延迟推理优化的专业服务器，支持动态批处理和量化
• 模型注册和微调（Hugging Face、MLflow）：管理模型生命周期的集中存储库，从训练到部署

编排和运行时层：抽象底层硬件的基础。

• 容器编排（Kubernetes）：管理容器生命周期，提供可扩展性、弹性和高效的资源利用
• 工作流编排（Airflow、Prefect、Dagster）：编排复杂的数据和机器学习管道，支持训练作业和数据摄取等任务

硬件层：计算的物理基础。

• 计算（NVIDIA GPU、AWS Inferentia、Google TPU）：对LLM推理至关重要的专业加速器
• 网络：高速互连，如NVLink和InfiniBand，对多GPU和多节点通信至关重要

层间依赖关系和数据流

基础设施栈中的每一层都有特定职责，并通过明确定义的协议和API与其他层交互。

2. 推理流程：从用户提示到AI响应

用户查询在AI基础设施中的旅程涉及多个步骤和工具。下图概述了此流程，重点介绍了关键组件及其交互。

逐步分解

初始接触：用户通过Web界面发送提示。请求通过API网关（Kong）路由，该网关处理身份验证和速率限制。

代理编排：网关将请求转发给代理框架（如KAgent），该框架解析用户意图并启动多步推理过程。

上下文检索（RAG）：代理将提示转换为嵌入，并查询向量数据库（Pinecone），该数据库从内部文档返回相关上下文。

内存和缓存：代理检查缓存（Redis）中的类似查询，并从SQL数据库检索长期上下文。

模型路由和推理：代理将丰富的提示发送到模型路由器，该路由器调用推理服务器（vLLM）。服务器使用动态批处理和KV缓存来高效生成响应。

• KV缓存的作用：在自回归解码期间，KV缓存存储先前令牌的计算键和值向量。对于每个新令牌，它仅计算新令牌的向量，从缓存中检索其他向量。这减少了冗余计算，显著降低了延迟并提高了吞吐量。

响应生成和操作：生成的响应返回给代理，代理可能对其进行后处理或通过API调用触发操作。最终响应通过API网关发送回用户。

可观察性：整个过程使用Prometheus进行指标监控，Loki进行日志记录，OpenTelemetry进行跟踪，提供系统性能的完全可见性。

理解端到端推理流程对于优化和故障排除至关重要。

3. 必备开源工具

模型服务引擎

• vLLM：通过PagedAttention算法和连续批处理在生产推理中领先。它比传统框架实现2-4倍更高的吞吐量，并支持大型模型的张量并行。
• 文本生成推理（TGI）：提供企业级功能，包括全面监控、流式响应和OpenAI兼容API。适合需要操作简单性的生产部署。
• Ollama：在开发和边缘部署中表现出色，具有自动模型管理、量化和简单设置。非常适合原型设计和本地开发。

代理框架

• LangChain：提供最全面的生态系统，具有工具、数据源和模型提供商的广泛集成。其模块化架构支持复杂的工作流组合。
• CrewAI：专长于多代理场景，不同的AI代理通过基于角色的方法和复杂的团队动态进行协作。
• AutoGen：提供对话式AI框架，多个代理参与协作问题解决和协商。

向量数据库

• ChromaDB：适合开发和小规模部署，具有出色的Python集成和简单部署。使用SQLite后端实现可靠性。
• Qdrant：在生产中表现出色，具有基于Rust的性能、高级过滤功能和分布式扩展。支持结合向量相似性和结构化数据的复杂查询。
• Weaviate：提供企业级功能，包括混合搜索、多模态功能和灵活的GraphQL API查询模式。

4. AI代理架构

AI代理超越了简单模型，作为复杂的推理和行动系统。

规划服务

将复杂请求分解为可管理的子任务，考虑依赖关系、资源约束和故障处理。

工具集成

需要动态发现、安全执行沙箱化和性能监控。每个工具必须进行容器化，具有适当的资源限制和网络隔离。

内存系统

处理不同类型的代理内存：工作内存（当前上下文）、情景内存（对话历史）和语义内存（学习知识）。

5. 优化技术

量化

减少内存需求并提高推理速度。INT8量化提供2倍内存减少，精度损失最小，而INT4提供4倍减少，精度下降2-5%。

模型服务优化

包括Transformer模型的KV缓存管理、可变请求大小的动态批处理以及多GPU部署的张量并行。

KV缓存

KV（键值）缓存是高效LLM推理的基本优化技术。没有它，每个令牌生成都需要重新计算所有先前令牌的向量，导致不可持续的计算开销。

KV缓存工作原理

缓存存储序列中所有先前令牌的计算键和值向量。当生成新令牌时，模型仅计算该令牌的K和V向量，其余从缓存中检索。这将计算复杂度从二次降低到线性，带来显著加速。

挑战与策略

• 内存占用：KV缓存可能消耗大量GPU内存，特别是长序列和大批量时
• 优化技术：采用缓存卸载、量化和驱逐策略等高级方法来平衡内存使用和性能

硬件加速

• GPU优化：专注于内存带宽利用率、计算与内存绑定操作识别以及多GPU协调效率
• CPU优化：利用高级指令集（AVX-512、AVX2）、线程库（OpenMP、Intel TBB）和优化的数学库（Intel MKL、OpenBLAS）

成本优化策略

• 智能缓存：基于语义相似性的AI响应缓存
• 竞价实例：使用备用容量进行批处理和开发
• 模型共享：单个模型实例服务多个应用
• 动态扩展：基于队列深度和响应时间目标进行扩展

综合工具参考

按基础设施层组织的完整开源工具目录为构建AI系统提供全面参考。

结论：基础设施作为战略优势

构建成功的AI基础设施需要在即时需求与长期可扩展性之间取得平衡。从经过验证的简单解决方案开始，逐步增加复杂性。

架构AI基础设施是一项主要的工程功能，直接影响AI产品的性能、成本和可靠性。基于分层方法并利用Kubernetes、vLLM、KAgent和Pinecone等工具精心设计的系统可以处理大规模扩展，同时提供无缝的用户体验。

AI基础设施领域发展迅速，但专注于开源工具、全面可观察性和运营卓越性的坚实基础，使组织能够利用AI进步，同时保持可靠、可扩展的运营。您的具体旅程取决于独特需求，但此框架为构建驱动真正业务价值的AI基础设施提供了路线图。

理解和实施KV缓存等高级优化对于从原型过渡到生产级系统至关重要。随着AI的发展，高效的基础设施将仍然是关键差异化因素，使组织能够部署强大、可扩展且具有成本效益的AI应用。

在本系列的下一篇文章中，您将学习逐层基础设施分析，深入探讨监控、安全合规性和性能优化。