很多人只学会了用 PyTorch 训练模型，却不知道一个真正的 AI 系统背后有哪些关键组成。
本文从AI 系统全景图的角度出发，带你一次讲清楚：GPT、DeepSeek 等模型到底是怎么从“代码”变成“服务”的。
一套完整的 AI 系统，必须包含 5 个核心模块：
- 计算硬件：让 AI 能算得动
- 深度学习框架：搭建和训练模型的工具
- 数据：训练模型的大粮仓
- 模型架构：AI 的大脑形状
- 推理与部署：让 AI 可以在线使用
① 计算硬件（Hardware）
- GPU：深度学习训练主力，A100、H100、4090 都是热门型号
- TPU：Google 自研专用 AI 芯片（Gemini 就用它）
- CPU：轻量推理或边缘设备常用
没算力，再强的模型也跑不起来。
② 深度学习框架（Software Framework）
- PyTorch：现在几乎成为主流，OpenAI、Meta 都在用
- TensorFlow：Google 的 AI 工具，部署更强
- JAX：Google 内部训练超大模型的高性能工具
③ 数据（Data）
数据是训练的“燃料”，AI 不是凭空变聪明的。
- 来源：Wikipedia、Common Crawl、GitHub、ImageNet
- 预处理：清洗、拆词（Tokenization）、增强
- 存储方式：分布式文件系统（HDFS/S3）、向量数据库（FAISS）
数据质量差，AI 学的也是“错的知识”。
④ 模型架构（Model Architecture）
决定了 AI 如何“理解”和“表达”。
- Transformer：现在最主流，GPT、LLaMA 都基于它
- CNN：图像识别首选
- RNN / LSTM：处理时间序列，如语音识别、天气预测
⑤ 推理与部署（Inference & Deployment）
训练好模型不等于用户能用！必须部署上线。
- 推理优化：ONNX Runtime、TensorRT（速度提升神器）
- API封装：Flask / FastAPI 搭建 Web 服务接口
- 云部署平台：AWS Sagemaker、HuggingFace Spaces、Google Vertex AI
Flask 是部署的入门方式，Docker + 云平台是进阶必备。
各模块是顺序执行的吗？
部分并行，部分有顺序。
模块 | 是否并行 |
硬件 / 框架 / 模型设计 | 可同时准备 |
数据 → 推理 → 部署 | 有明显顺序 |
总结一句话
构建一个真正的 AI 工程系统，不能只会模型训练。
硬件 + 框架 + 数据 + 架构 + 部署，才是 AI 项目的完整闭环！
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