AI原生应用架构

AI原生应用架构是一种为人工智能(AI)技术优化设计的软件框架和系统布局。它深度融合了数据处理、模型训练、推理执行等AI关键组件，能够高效处理海量数据、自动调整模型精度，并快速响应用户需求。该架构通常包含以下核心内容： - 数据处理引擎：负责收集、清洗、存储及优化数据流。 - 训练服务：提供可扩展的模型训练机制，支持在线学习和批量训练。 - 推理服务：高效执行模型的实时或批量推理任务。 - API接口：易于编程的接口层，供开发者集成AI功能到各类应用。 其文件类型可能包括配置文件（YAML/JSON等）、模型参数文件（TF/ONNX等）、代码文件（Python/Java等）；修饰语则强调“分布式”、“可扩展性”、“实时性”、“弹性”以及“可解释性”，体现了AI原生应用架构在处理、速度、可维护性和透明度方面的优势。这种架构是实现高性能AI应用的基础，使其能够部署在云、边缘和混合计算环境中，支撑智能分析、自动化决策和实时响应等场景。