什么是 AI Infra？
定义
AI Infra（人工智能基础设施）是为支持人工智能开发、训练、部署及规模化应用而构建的技术底层体系。它像一座'智能工厂'，整合硬件、软件、数据和工具，确保 AI 系统高效运行。
计算资源：AI 的'动力引擎'
- 硬件（Computational Resources）：包括 GPU/TPU/NPU，提供强大的算力来支撑深度学习训练；
- 云计算与分布式系统：AWS、GCP 等云平台提供弹性资源，结合Kubernetes实现集群调度，加速大规模训练；
- 边缘计算：在终端设备（如手机、摄像头）部署轻量模型，减少延迟，适用于实时推理场景。
框架与工具链：开发者的'工具箱'
- 深度学习框架：比如 PyTorch，支持自动微分与分布式训练。PyTorch Lightning 框架可以辅助自动实现模型的分布式训练；
- 数据处理工具：Spark 处理海量数据、Label Studio 辅助数据标注、Pandas 用于数据分析；
- 自动化工具：AutoML 自动化调参，提升开发效率。
数据平台：AI 的'燃料库'
- 数据流水线：ETL 工具整合数据，特征存储管理特征工程；
- 数据治理：确保数据质量、数据版本控制、数据合规性控制。
模型全生命周期管理：从实验室到生产
- 开发阶段：MLFlow 跟踪实验，DVC 管理数据与模型版本；
- 部署阶段：模型转换为服务（TorchServe）（MaaS，Model as a Service），通过 Docker 容器化，通过 Kubernetes 编排拓展；
- 监控与迭代：Prometheus 监控实时性能，持续训练应对数据漂移；
软硬件协同优化：极速推理的'秘密武器'
- 编译器优化：TVM、TensorRT 将模型编译为硬件特定指令，提升推理速度；
- 模型压缩技术：模型量化（INT8）、剪枝减少模型体积、适配边缘设备；
- 定制芯片：Google TPU、华为昇腾；
拓展组件与趋势
- 安全与合规：联邦学习保护隐私；
- 边缘 AI：TinyML 推动卫星设备运行轻量模型；
- 开源生态：Hugging Face 整合预训练模型；
总结
AI Infra 可以视为 AI 应用智能化落地的基石，可以持续推动技术边界的拓展。
