开源AI工具的架构设计指南 🧱
1. 架构概述 📌
开源AI工具的架构通常包含以下核心模块：
- 数据输入层：接收原始数据（如文本、图像）
- 模型处理层：核心算法实现（如Transformer、CNN）
- 输出接口层：API或命令行交互方式
- 扩展支持：插件系统或模块化设计
2. 常见架构类型 📚
- 微服务架构：通过独立服务模块实现功能解耦
点击查看微服务设计案例 - 单体架构：集成所有功能于单一进程（适合小型项目）
- 分布式架构：支持多节点协作（如使用Kubernetes部署）
3. 架构设计原则 🔧
- 可扩展性：支持横向/纵向扩展（如使用RESTful API）
- 兼容性：适配不同硬件环境（GPU/TPU支持）
- 安全性：数据加密与权限控制（如OAuth集成）