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许多人可能只学会了使用PyTorch来训练模型，但他们并不了解一个真正的AI系统背后所包含的五大核心模块。本文将从AI系统的全景视角出发，为你揭示GPT、DeepSeek等模型是如何从“代码”变成“服务”的。
一个完整的AI系统包括以下五个核心模块：计算硬件、深度学习框架、数据、模型架构和推理与部署。
计算硬件是AI系统的基石。无论是GPU、TPU还是CPU，都是AI计算的重要硬件。其中，GPU是深度学习训练的主力，而TPU则是Google自主研发的专用AI芯片。没有强大的计算能力，再优秀的模型也无法运行。
深度学习框架如PyTorch、TensorFlow和JAX等，是搭建和训练模型的工具。其中，PyTorch已成为主流框架，OpenAI和Meta都在使用。
数据是训练模型的重要基础，没有数据，AI就像没有燃料的汽车一样无法前行。数据的来源可以是Wikipedia、Common Crawl、GitHub等，而预处理阶段则包括数据清洗、拆词和增强等操作。数据的质量直接影响到AI的学习效果。
模型架构是AI系统的“大脑”。不同的模型架构决定了AI如何“理解”和“表达”。例如，Transformer是目前最主流的模型架构，GPT和LLaMA都是基于Transformer开发的。
推理与部署是让AI在线使用的重要环节。训练好的模型需要通过推理优化、API封装和云部署平台等步骤，才能让用户使用。其中，Flask是部署的入门方式，而Docker和云平台则是进阶必备。
总结来说，构建一个真正的AI工程系统，不仅需要掌握模型训练，还需要了解硬件、框架、数据、架构和部署等五大核心模块。这些模块相互协作，共同构成了AI项目的完整闭环。相信读者已经对AI系统有了更深入的了解。如果想要了解更多关于AI技术的实战应用，可以关注YoanAILab公众号或者访问YoanAILab技术导航页查看更多内容。
