完整教程：LLM - 从 GPU 到智能应用：构建 AI 系统的五层技术栈不完全指北
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概述
许多团队在做 AI 应用时都有类似体验：模型参数越来越大、能力越来越强，但真正落地时，却频频遭遇“跑不动、接不进业务、用户不用”的尴尬局面。
背后原因往往不是“模型不够强”，而是缺少从硬件到应用的全栈视角，忽略了基础设施、数据、编排和产品形态之间的系统性关系。
本文面向开发者、架构师和工艺决策者，从一个真实的场景出发，系统拆解 AI 技术栈的五个关键层次，并给出选型思路、实践建议与成本权衡。
一、场景出发
1.1 需求场景：如何高效读论文
假设你要为一个XX团队构建 AI 框架，目标是帮助科学家高效理解和分析最新论文。
这些科研人员每月要面对成百上千篇文献，既要筛选，又要做交叉对比和趋势分析，人工成本极高。
典型挑战包括：
- 领域高度专业，需要专业背景才能读懂
- 最新论文往往在模型训练时间之后发布，LLM“天然不知道”
- 需求不是简单“生成摘要”，而是要做交叉引用、趋势分析、假设验证等复杂任务
如果只“选一个据说擅长科学任务的大模型”，挑战远远解决不了。还必须回答：
- 放在哪里跑：本地 GPU、云端 GPU，还是终端设备？
- 最新论文如何喂给模型、如何高效检索？
- “分析论文”这个复杂任务怎么拆解、如何自检结果？
- 科学家在什么界面、以什么方式使用该系统？
这就引出了一个完整的五层 AI 技术栈。
二、AI 五层技术栈总览
2.1 自底向上的五层结构
一个可落地的 AI 系统，可以抽象为自底向上的五层：
- 基础设施层（Infrastructure）
- 模型层（Model）
- 数据层（Data）
- 编排层（Orchestration）
- 应用层（Application）
这五层分别解决：算力、能力、知识、任务流程和用户体验的问题，每层都直接影响性能、成本和可靠性。
2.2 每一层在平台中的角色
- 基础设施层：决定“能不能跑起来”“跑得快不快”“素材放哪儿”
- 模型层：决定“能听懂人话”“能不能推理”“是否适配领域”
- 数据层：决定“知不知道最新事实”“能否利用私有知识”
- 编排层：决定“复杂任务能否拆解并可靠执行”
- 应用层：决定“用户愿不愿意用、用得爽不爽”
接下来从下到上逐层展开。
三、第一层：基础设施——GPU 在哪儿，AI 就在哪儿跑
LLM 不再是普通软件，它天然依赖 GPU 等专用算力。常见的部署方式主要有三种：本地部署、云端 GPU、本地设备。
3.1 三种部署模式概览
| 维度 | 本地部署（On-Premise） | 云端 GPU（Cloud） | 本地设备（Laptop/Edge） |
|---|---|---|---|
| 控制力 | 完全自控 | 受云厂商约束 | 完全自控 |
| 初始投入 | 极高 | 极低 | 已 sunk cost |
| 运维复杂度 | 高 | 低 | 低 |
| 数据安全 | 最好 | 取决于云与策略 | 最好 |
| 可扩展性 | 硬件级扩容 | 弹性极佳 | 差 |
| 典型场景 | 金融、医疗、政府 | 初创、弹性业务 | 个人、边缘、隐私 |
模式一：本地部署（On-Premise）
- 适用：金融、医疗、政府等强合规/高敏感数据场景
- 优点：
- 完全掌控硬件与拓扑，可深度优化性能
- 素材不出机房，更易满足 GDPR、HIPAA 等合规要求
- 性能稳定，不受云上邻居影响
- 成本：
- A100/H100 级别服务器单价约在数万美元量级
- 需持续投入电力、制冷、机房与运维人力
模式二：云端 GPU（Cloud）
- 适用：初创公司、迅速原型、负载波动明显的业务
- 优点：
- 零硬件前置投入，按小时租用 GPU
- 几分钟内从 1 张扩到几十上百张
- 可就近选择数据中心降低延迟
- 成本示例（2025 年量级）：
- A100：约 4–5 美元/小时
- H100：约 8–10 美元/小时
- 若 24×7 跑一台 A100，月成本约 3,000 美元以上
很多团队会结合云上 GPU + 自部署开源模型，规避高额专有模型 API 成本
模式三：本地设备（Laptop / Edge）
- 适用：个人实验、离线场景、边缘计算或强隐私需求的小规模任务
- 优点：
- 无云资源费，可离线运行
- 数据完全留在本机
- 限制：
- 对内存与显存要求较高
- 通常只能跑 70 亿参数以下的小模型（量化版）
例如在一台 32GB 内存的 MacBook Pro M2 Max 上运行 Llama 3 8B 量化模型，推理速度可以达到每秒二三十 token，足够做原型和本地助手。
四、第二层：模型——从“多大”到“多适合”
“用什么模型以及用几个模型”。截至 2025 年，模型数量呈指数增长，合理选型比轻松追新更重要。就是在具备算力之后，第二个关键决策
4.1 三个关键维度：开源/专有、大/小、通用/专业
维度一：开源 vs 专有
- 开源模型（Llama 3、Mistral、Qwen 、DeepSeek等）：
- 本地/云端皆可自部署
- 支持微调，可深度贴合垂直领域
- 无 per-token 费用，但需自建推理基础设施
- 专有模型（GPT-4、Claude 3.5、Gemini 等）：
- “开箱即用”，API 调用门槛低
- 综合能力通常领先
- 按 token 计费，成本不确定，且内容需出站
一般而言：做通用任务且对敏感数据要求不高时，专有模型是快速起步选项；需要严格内容控制或深度行业定制时，开源模型更具战略价值。
维度二：LLM vs SLM（大模型 vs 小模型）
| 维度 | 大模型 LLM | 小模型 SLM |
|---|---|---|
| 参数规模 | 30B–T 级 | 通常 <30B |
| 通用能力 | 强 | 相对有限 |
| 推理能力 | 强 | 视微调方向而定 |
| 资源需求 | 高端 GPU | 笔记本/边缘也可 |
| 成本与延迟 | 高 | 低很多 |
| 适用场景 | 多任务、复杂推理 | 单一任务、实时、高并发 |
在论文场景中，可以在云端部署一个较大的专用 LLM 处理复杂分析，同时用若干 SLM 执行结构化抽取、格式转换等简单子任务。
维度三：通用 vs 专业化模型
- 代码生成专用：CodeLlama, StarCoder 等
- 强推理模型：o1、DeepSeek-R1 等
- 多语言/中文增强：Qwen、ChatGLM 等
- 工具调用增强：支撑高可靠 Function Calling 的系列模型
五、第三层：数据——让模型“知道你知道的”
模型再强，内部知识也是静态的。要让系统掌握最新论文、企业内部文档和实时数据，就必须设计好数据层。
5.1 数据层的三大组件
组件一：外部数据源
常见数据源包括
- 论文库（PubMed、arXiv）
- 企业知识库与内部文档
- 业务数据库与日志
- 用户上传的 PDF、Word、CSV 等
关键问题不在于“信息多不多”，而是“能否高质量地检索和利用”。
组件二：数据处理管道
原始文档进入体系后，通常要经历：
- 文本/结构化信息提取（从 PDF、Word、HTML 等）
- 分块（Chunking），控制每块长度与语义完整性
- 向量化（Embedding），将文本映射到高维向量空间
- 构建索引并写入向量数据库
利用语义向量，有效解决同义词与表达差异问题。
组件三：向量数据库与 RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation）已经成为让 LLM 使用外部知识的事实标准流程：
- 将用户疑问向量化
- 在向量库中检索出若干相关文档片段
- 将问题 + 检索结果拼接进 Prompt
- 由 LLM 基于这些“证据”生成回答
常见向量数据库包括 Pinecone、Weaviate、Milvus、FAISS 等，选型时需权衡规模、性能、托管/自建与成本。
六、第四层：编排——把一次“对话”变成一条“流程线”
当任务从“帮我总结这篇论文”升级为“对 50 篇论文做趋势分析并提出研究假设”时，单次模型调用已远远不够。编排层负责把复杂需求拆解为可执行的多步流程。
6.1 编排层的三项核心能力
能力一：任务规划（Planning）
面对类似“总结 2025 年 mRNA 疫苗最新进展，并结合本团队 2024 年工作做对比”这样的请求，环境需要自动规划：
- 检索 2025 年相关论文
- 抽取每篇论文的核心发现
- 以主题维度聚类（新靶点、递送载体、临床阶段等）
- 检索团队 2024 年内部研究
- 生成对比分析与趋势总结
通过这一规划步骤本身就能够由 LLM 在“规划模式”下完成。
能力二：器具调用（Tool / Function Calling）
LLM 本身不适合做：数据库查询、大规模数值计算、制图等操作，需要调用外部工具：
- 文献 API（如 PubMed）
- 内部实验数据库
- Python 执行环境用于统计与可视化
- 检索系统与知识图谱
MCP（Model Context Protocol）提供了统一的工具接口规范，使得模型可以以标准方式发现和调用各种软件，并在多次调用间共享上下文。
能力三：反馈循环与自我审查
为了降低“一本正经地胡说”的风险，可以在编排层引入 Reviewer Agent，对生成内容进行二次审查：
- 检查结论是否有引用支撑
- 否与原文一致就是验证数值/实验结果
- 对不确定部分发起二次检索与补充
“生成 → 审查 → 补充 → 再生成”的闭环，行显著提升系统可靠性，尤其适用于高风险领域如医疗和金融。
6.2 常见编排框架
- LangChain：成熟、生态丰富，适合构建复杂 Agent 工作流
- LlamaIndex：专注 RAG，擅长文档索引和检索
- Haystack：偏企业级 NLP 管道，擅长搜索集成
- AutoGen：多 Agent 协作框架
在本文场景中，一个典型选择是：LangChain 负责多步流程 + MCP 负责统一工具调用协议。
七、第五层：应用——决定“这不是 Demo，而是生产工具”
再好的模型与编排，倘若没有合适的交互界面与工作流集成，很容易停留在 Demo 阶段。应用层决定了系统的日常存在方式。
7.1 界面形态：不止是一个输入框
对于药物研发场景，实用的应用层通常具备：
- 文件入口：支撑一键上传 PDF/Word 文献
- 多模态输出：用表格、图表、标注高亮、结构化要点呈现结果
- 引用体系：每条结论均有可点击的文献出处
- 可编辑与版本管理：科学家可以对 AI 草稿进行修订与追踪
多模态交互还可以包括：上传实验截图、结构式图像，由模型辅助解释或结构化抽取。
7.2 与现有工具的集成
一个真正“用起来”的架构，必须嵌入既有工作流，而不是让用户跳出主战场：
- 和文献管理工具（Zotero、Mendeley）集成，自动同步论文库
- 和协作应用（Slack、Teams）集成，在讨论中直接调用分析能力
- 和知识管理工具（Notion、Obsidian）集成，一键保存分析结果
- 对外暴露 REST API，使团队的其他内部系统可以编程调用
对药物团队而言，最好是：在原来的文献管理或内部门户中，无痛地多出一个“AI 助理”按钮即可。
八、五层协同：一次完整请求在系统中的旅程
将上面五层串联起来，回到前面的案例：科学家上传一篇 2025 年的论文，并提问“这篇工作的核心创新是什么，与大家 2024 年的研究有什么联系？”
一个典型的执行链条如下：
- 应用层：接收 PDF 和困难，触发“论文对比分析”流程
- 编排层：规划步骤，依次调用“PDF 解析”“团队研究检索”“对比分析”等子任务
- 数据层：
- 抽取并向量化新论文内容
- 在向量库中检索团队 2024 年研究
- 模型层：
- 调用生物医学专用 LLM，生成初版分析与对比
- 编排层（审查子流程）：
- 否存在无引用结论或明显冲突就是Reviewer Agent 检查
- 如有问题，追加检索与修订
- 应用层：以报告形式呈现结果，包含：核心创新要点、对比表格、关键段落高亮与引用链接
- 基础设施层：在后台保证整个流水线以可接受的时延和成本搞定推理
任何一层出问题，都会直观反映为用户体验的下降，如响应变慢、错误增多、结果不可验证等。
九、成本与性能：三种典型技巧栈组合的取舍
在实际落地时，科技决策往往体现在“钱与体验”的权衡上。下面以三种典型方案为例做粗略对比：
9.1 三种常见方案
| 方案 | 基础设施 | 模型 | 数据层 | 预估月度主要成本特征 |
|---|---|---|---|---|
| A：云端 + 专有模型 | 云上 GPU/Serverless | GPT-4 等 | 托管向量库 | 前期快、API 成本高 |
| B：本地 + 开源大模型 | 自建 GPU 集群 | Llama 等 | 自建向量库 | 一次性高投入，长期均摊 |
| C：云端 + 开源大模型 | 云上 GPU 自部署 | Llama 等 | 自建向量库 | 综合成本较优 |
以中小团队构建内部 AI 助理为例，方案 C（云端自部署开源模型）往往是“性价比 + 可控性”的平衡点。
十、结语：用全栈视角设计 AI 系统
如果只盯着某一个“最强模型”，AI 系统很容易陷入“看起来很厉害，但实际用不起来”的陷阱。
真正可用、可靠、可扩展的 AI 环境，必须从 GPU 到应用层进行整体设计，在五个层次上做出清晰的工程与产品决策。
对于开发者和技术负责人而言，更重要的不是“追哪一个最新模型”，而是建立一种全栈思维：
- 明确场景与约束
- 分解到五层技能栈
- 在每一层做出透明的权衡与选型
- 让整条链路可监控、可优化、可演化
只有当五层真正协同工作时，AI 才能从实验室的 Demo，变成科研和业务中的核心基础设施。
浙公网安备 33010602011771号