AIシステムコアアーキテクチャ図
0 報告
本テンプレートは、AIシステムのコアとなるアーキテクチャ設計を目的として設計されています。データ層、モデル層、サービス層、アプリケーション層といった様々なシステムモジュールを階層構造を用いて可視化することで、システム全体のアーキテクチャおよび各モジュール間の関係性を、明確かつ体系的に整理することを支援します。
関連する推奨事項
著者の他の作品
概要/内容
もっと見る
AIテクノロジースタック
警報の監視
データ処理の流れ
TensorRTとONNXランタイム
ストレージとコンピューティング
フロントエンドテクノロジースタック
説明可能性は
フロントエンド·レイヤー
APIアクセス制御データの暗号化転送攻撃に対するモデル監査ログ
インフラの整備
出力生成モジュール
ビジネスロジックと処理
PyTorchとTensorFlowHugging FaceモデルライブラリlangChainフレームワークベクトルデータベースChroma
クラウド導入+エッジコンピューティング
データ入力モジュール
モデルの種類
本番環境の導入シナリオ
モデル選択と展開
マルチモーダルデータ受信テキスト/画像/オーディオデータ洗浄と前処理形式の標準化品質検証済み
配備と運用
推論の枠組み
WebフロントエンドフレームワークReact/VueモバイルアプリAndroid/iOSAPIインタフェース呼び出しリアルタイムのデータ可視化
バックエンド·レイヤー
戦略の最適化
注目の視覚化特徴の重要性分析意思決定プロセスの追跡信頼度の評価
AIシステムのコアレベル
システムアーキテクチャの概要
React 18とTypeScriptAnt DesignコンポーネントライブラリWebSocketリアルタイム通信EChartsデータ可視化
クラウドサーバークラスターGPU計算ノードロードバランシングCDNアクセラレーション
モデル推論エンジン
テクノロジースタックと開発
構造化結果の生成自然言語の出力視覚化チャートAPI応答カプセル化
深層学習モデルの読み込みGPU/CPU推論アクセラレーションバッチ最適化結果の後処理
Spring BootマイクロサービスPython FastAPIDockerのコンテナ化Kubernetesプログラミング
システムの実装
ユーザーインターフェイスとインタラクション
AIモデルアーキテクチャ
大規模言語モデル+コンピュータビジョンモデル
フロントエンドインタラクション層|バックエンドサービス層|データ層とモデル層
デプロイメントの方法
セキュリティ保護のため
モデル定量化知識の蒸留カットオフ圧縮キャッシュメカニズム
リレーショナル·データベースMySQLベクトルデータベースキャッシュシステムRedisオブジェクトストア
モデル管理モデル
バージョン管理A/Bテストパフォーマンス監視自動更新です。
バックエンドテクノロジースタック
マイクロサービスアーキテクチャAPIゲートウェイタスク·スケジュール管理モデル推論サービス
データ層
パフォーマンス指標の監視モデル精度の追跡リソース使用率アラート異常検出。
入力→処理→出力全フロー
0 コメント
次のページ