B/ ]7 w* v2 q7 t6 U. W/ _这篇文章提出的大模型应用架构模式,在当前阶段具有一定的前瞻性和启发性,为这个新兴领域的发展探索了一些有益的方向。但受限于大模型技术自身的不成熟,以及实践案例的缺乏,这些模式还难免存在一些不足之处,有待在后续的研究和实践中不断完善和发展。 7 f6 w3 ^5 s4 h: k: ?2 a$ F8 f7 v2 V9 l5 y. j" |( b4 k4 S2 a
图片. f6 L% X) s# b, `/ B( u
8 c4 a0 }# j+ X; O7 w; a
二、基于技术架构特点的大模型架构模式/ B$ ]$ y& n: p5 C- |$ e
大模型的技术架构还在日新月异的发展中,跳出这滚滚向前的技术浪潮,我也试图从技术视角来归纳一下主要的技术架构模式。这和面向解决方案的应用模式还有所不同。主要是从技术的角度来归纳拆分。: |$ ?* \' |4 [
_' W; C4 I! r( Q
图片 7 S. E( E6 t. w. G$ G6 I2 u/ W& z" w1 }5 k( r: x1 q4 }
以下是我归纳的几个主要的面向技术的大模型技术架构模式,每个模式下都列举了几个典型的子类或变体。这些模式从大模型自身的架构维度出发,覆盖了大模型应用系统的主要组成部分,也反映了当前大模型应用技术构建的一些主流架构思路。当然,随着大模型技术的不断发展,未来可能还会出现一些新的架构模式。 # }6 F% M' j' K& l, o- b * d; O) j) |# E+ l& [1. Pipeline模式. n5 k4 ]3 k% u. I% V) y5 b
Pipeline模式是一种常见的数据处理架构,它将整个处理过程划分为一系列顺序或并行的阶段。每个阶段完成特定的任务,并将结果传递给下一阶段,直到整个处理流程完成。在大模型应用中,Pipeline模式可以用于组织复杂的任务流程,提高系统的可理解性和可维护性。9 w# j8 l+ Y. L# }5 U$ V
' {4 @9 [ R, S3 F7 Q# ^Sequential Pipeline:顺序执行的任务流水线。适用于各阶段任务依赖关系明确,需要严格按照顺序执行的场景。如多轮对话中的语义理解、对话管理、回复生成等环节,通常需要按照顺序依次处理。Sequential Pipeline的优点是结构简单、控制流清晰,便于理解和调试。缺点是任务的执行时间取决于最慢的一个阶段,整体效率可能较低。. {* [7 d% w# q5 O, l
0 L) c2 k( L( w1 v" k+ M1 F1 }Parallel Pipeline:并行执行的任务流水线。适用于各阶段任务相对独立,可以并行处理以提高效率的场景。如多模态融合中的文本、图像、语音等不同模态的特征提取,可以并行进行以节省时间。Parallel Pipeline的优点是能够充分利用计算资源,显著提升任务的执行效率。缺点是需要额外的同步和通信机制,流程控制较为复杂。 - A! B( X9 ?, d- T1 }7 b9 ~( p" H, x
Hybrid Pipeline:顺序-并行混合的任务流水线。综合了顺序执行和并行执行的优点,在不同粒度上灵活组织任务。适用于既有依赖关系、又有并行可能的复杂任务场景。如知识图谱构建中,实体抽取和关系抽取可以并行,但三元组生成依赖于前两个步骤,需要顺序执行。Hybrid Pipeline的优点是可以在更细粒度上优化任务执行效率,平衡时间和资源的约束。缺点是设计和实现的复杂度较高,需要仔细划分任务阶段。 $ S f6 ^& |1 h, O ( r6 X4 M. ?% f! M) tPipeline模式使大模型的任务处理流程模块化和标准化,不同阶段可以独立开发和优化,提高了系统的可维护性。同时,Pipeline模式也为任务的分布式执行提供了天然的支持,可以将不同阶段部署到不同的计算节点,实现计算资源的弹性扩展。 ; v3 i: Z0 N( Z: D( v/ }- l# o' D" i
2. Plugins模式2 M* C' H8 b s# l0 c9 L1 X- p+ [
Plugins模式是一种基于插件架构的设计模式,它将系统的核心功能和扩展功能解耦,允许通过插件的方式灵活地扩展系统的能力。在大模型应用中,Plugins模式可以提高系统的可扩展性和适应性,降低新功能的开发和集成成本。 5 P5 p- @* {! D, } / k7 D$ Q! b, Q5 `: nPreprocessor Plugins:数据预处理插件。用于在主要任务执行前,对原始数据进行转换、清洗、特征提取等预处理操作。如自然语言处理中的分词、词性标注、命名实体识别等,都可以通过插件的方式集成。Preprocessor Plugins的优点是可以将数据预处理与主要任务解耦,方便引入新的预处理算法和模型。缺点是需要定义清晰的数据交换格式和接口协议。0 J9 ~7 A* N( F8 y- O: J
" g) S3 f) M, k9 z1 ^Postprocessor Plugins:数据后处理插件。用于在主要任务执行后,对原始结果进行加工、过滤、格式转换等后处理操作。如对话系统中的情绪识别、语义纠错、同义句生成等,可以通过后处理插件来实现,丰富系统的响应能力。Postprocessor Plugins的优点是可以灵活地组合和定制系统的输出,满足不同的应用需求。缺点是插件的执行顺序和组合方式需要仔细设计,以避免不一致或冲突。- K' ^+ o' }1 a/ L; G( H- J2 O
# ~6 [$ o: D6 ?4 ?- G
Sidecar Plugins:辅助功能插件,如缓存、日志等。为主要任务提供辅助支持,提高系统的非功能属性。如通过缓存插件来缓存常见问题的回复,通过日志插件来记录系统的运行状态和异常情况等。Sidecar Plugins的优点是可以解耦系统的核心逻辑和辅助功能,提高系统的可维护性。缺点是需要协调插件与主要任务之间的交互和数据一致性。# u ^ q* M- e }/ S
; {1 T/ B. m4 P+ d% v, SAdapter Plugins:外部系统适配插件。用于连接和适配外部数据源或服务,扩展系统的数据处理能力。如对接知识库、对话平台、搜索引擎等外部系统,通过适配插件将其能力集成到大模型应用中。Adapter Plugins的优点是可以显著扩展系统的功能边界,集成更多外部资源。缺点是需要处理不同系统之间的异构性,并考虑安全性、稳定性等问题。( A5 p2 T! l, x8 z: b5 L7 v4 B( B+ y
* m! E9 P/ ~# @& T" |
Plugins模式提供了一种松耦合的架构,使得大模型应用可以灵活地扩展新的功能和特性,而无需修改核心代码。同时,Plugins模式也有利于不同团队或社区的协作,可以各自独立开发和维护不同的插件模块。 * E# k: R k; |! \( b" H6 C. W$ x. G$ z5 F' m% q7 V: {
3. Middleware模式. j2 _9 N) Z4 B# M3 y* ^3 X
Middleware模式是一种通用的软件架构模式,它引入一个中间件层来连接和协调分布式系统中的不同组件。在大模型应用中,Middleware模式可以简化服务管理和通信,提供标准化的互操作接口,屏蔽底层系统的异构性。 + b5 z/ l9 O& f4 g8 P7 x6 U ; O$ h& K1 W0 Z @3 \+ {Serving Middleware:服务中间件,负责请求的分发与响应。它接收外部请求,将其分发给后端的推理服务,并将推理结果返回给请求方。服务中间件可以进行负载均衡、流量控制、服务编排等,以提高系统的吞吐量和可用性。Serving Middleware的优点是简化了服务的访问和管理,提供了一个统一的入口。缺点是可能引入额外的延迟,需要仔细优化性能。 ! t+ x& u6 n. L- _- U3 C4 ]$ k: T" D. j
Caching Middleware:缓存中间件,负责数据的缓存与更新。它在内存或高速存储中缓存常用的模型参数、embedding向量、检索结果等,减少重复计算,提高查询效率。缓存中间件需要处理缓存一致性、更新策略、过期淘汰等问题。Caching Middleware的优点是可以显著提升系统的响应速度和吞吐量。缺点是需要权衡缓存的成本和收益,并处理缓存与底层数据之间的同步。 ( M. e' [. ]( @9 Z( y0 u+ |# K( a$ ~7 c
Logging Middleware:日志中间件,负责系统的日志收集与分析。它拦截各个服务节点的运行日志,将其集中收集、存储、索引,方便进行统一的日志分析和问题定位。日志中间件可以基于分布式日志方案如ELK等。Logging Middleware的优点是提供了一个全局的视角来审视系统的运行状况,方便故障诊断和性能优化。缺点是日志的收集和存储会占用额外的资源,需要精心设计日志的格式和采样策略。. Y- K/ F# o5 g+ Y) ?
/ }5 A }* m8 m7 u! X/ B# s9 rSecurity Middleware:安全中间件,负责认证、授权、审计等安全功能。它对外部请求进行身份认证和权限验证,并记录审计日志,确保系统的安全性。安全中间件可以集成身份管理、访问控制、加密通信等服务。Security Middleware的优点是提供了一个集中的安全控制点,增强了系统的防护能力。缺点是引入了额外的安全开销,需要仔细平衡安全性和性能。3 a9 a# j% ~" M- S
) ^8 Q9 m; P3 P: e# D O( {Middleware模式通过引入一个中间件层,将大模型应用中的不同服务和组件解耦,简化了它们之间的交互和管理。中间件提供了一组标准化的API和协议,屏蔽了底层系统的差异,使得服务的开发和集成更加方便。同时,中间件也是一个天然的扩展点,可以通过中间件来引入各种横切关注点,如监控、tracing、熔断等,以提高系统的可观测性和可靠性。 1 y0 D+ i' q% k( @; t O , R% P+ j2 p ^7 A4. Workflow模式. J1 ^% A/ t6 H( Q5 b( ^
Workflow模式是一种流程驱动的架构模式,它将业务逻辑抽象为一系列相互关联的任务,并通过工作流引擎来编排和执行任务。在大模型应用中,Workflow模式可以灵活地组合和调度不同的模型服务,实现复杂的应用逻辑。 ) T" C) m; E/ ` - N$ ^; d5 @, G! J s! Z6 ~DAG Workflow:有向无环图工作流。它使用有向无环图来描述任务之间的依赖关系和执行顺序,可以自动推断任务的并行度,实现高效的任务调度。DAG工作流适用于批处理、离线分析等场景。DAG Workflow的优点是可以自动识别任务的并行性,最大化地利用计算资源,加速任务的执行。缺点是DAG的构建和优化比较复杂,需要静态地分析任务之间的依赖关系。 ) i7 j% a# \3 N6 T 0 }- N. b; A4 N/ QState Machine Workflow:状态机工作流。它使用有限状态机来描述任务的执行过程,每个状态对应一个任务步骤,状态之间的转换对应任务的执行顺序。状态机工作流适用于事件驱动、交互式的应用场景。State Machine Workflow的优点是可以清晰地描述任务的执行逻辑和状态转换,易于理解和实现。缺点是状态机的设计可能会比较复杂,需要考虑各种可能的异常情况和边界条件。; y2 M. w+ J! Z3 {1 {/ D1 c
2 L1 ^/ k5 c% @* \% v& Q8 `! sRule-based Workflow:规则驱动工作流。它使用一系列if-then规则来描述任务的执行条件和触发动作,可以灵活地应对不同的输入和上下文。规则驱动工作流适用于策略决策、推荐系统等场景。Rule-based Workflow的优点是可以方便地表达复杂的业务逻辑,易于扩展和维护。缺点是规则的管理和优化可能比较困难,需要权衡规则的覆盖度和精确度。+ X5 w) T8 N' z. \+ I: M6 B
* x4 B7 `% y6 j# S! i/ r
Workflow模式为大模型应用提供了一种灵活的编排和调度机制,可以将不同的模型服务组装成端到端的应用流程。通过工作流的抽象,可以降低应用开发的复杂度,提高任务执行的效率和可靠性。工作流引擎通常提供了一系列的工具和接口,如任务调度、状态管理、容错恢复等,方便开发者来构建和操作工作流。" G. r3 _" ]) K8 o! D. @7 F" l8 y
8 {5 d7 P$ Z6 m0 l# G5. Federated Learning模式 ; W! x4 |; l. y Z$ r1 ?8 h& H3 E ~Federated Learning模式是一种分布式机器学习范式,它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下,协同训练一个共享的模型。在大模型应用中,Federated Learning模式可以保护数据隐私,支持跨域协作,训练个性化的模型。 8 h5 I7 M5 r- @4 N$ v' I2 E( m, `4 o, B" f" a0 ]/ j# y; p9 N
Horizontal Federated Learning:样本划分的联邦学习。它将不同参与方的数据集按照样本维度进行划分,每个参与方只持有部分样本。参与方在本地对自己的样本进行训练,并交换模型参数,最终聚合为全局模型。横向联邦学习适用于不同参与方拥有相同特征空间但样本不同的场景,如不同医院训练医疗诊断模型。 2 X# e4 \4 c" A+ Y % X% P4 x' o a2 O) `Vertical Federated Learning:特征划分的联邦学习。它将不同参与方的数据集按照特征维度进行划分,每个参与方只持有部分特征。参与方在本地计算自己所拥有特征的中间结果,并交换加密的中间结果,经过安全的多方计算,得到最终的模型。纵向联邦学习适用于不同参与方拥有不同特征但样本ID相同的场景,如银行和电商联合训练信用评估模型。 3 P: w6 b' i1 B: a) D& M0 V [ * v; m' p! G/ t9 fFederated Transfer Learning:联邦迁移学习。它在联邦学习的基础上引入迁移学习,让不同参与方的本地模型在共享的全局模型的基础上进行微调,从而得到个性化的模型。联邦迁移学习通过知识的共享和复用,减少了每个参与方的训练成本,提高了模型的泛化能力。 ' \; E, Z4 L6 ?. X( E! B% b" o- R) u9 L& Z
在大模型的联邦学习中,通信效率、安全隐私、激励机制等都是需要重点考虑的问题。需要设计高效的通信协议,尽可能减少参数交换的频次和数量;采用同态加密、差分隐私等技术,防止敏感信息的泄露;构建合理的激励机制,调动各参与方的积极性,形成可持续的联邦生态。 7 \# J6 Y$ K. ?2 @( `* |% \ C% C4 I! @# D9 b9 L- s; f, y0 [6. Continuous Learning模式6 H9 o9 a* Z7 E- d! T
Continuous Learning模式是一种持续学习的架构模式,它允许模型在部署后继续从新的数据中学习,不断改进和适应环境的变化。在大模型应用中,Continuous Learning模式可以帮助模型长期保持更新,应对概念漂移,提高模型的鲁棒性和适应性。 , S5 w% F- X8 x+ S! i2 Y, { % g1 h+ q5 b) w4 k/ ^Incremental Learning:增量学习。它在保留已学知识的基础上,逐步学习新的知识,避免灾难性遗忘。增量学习通过小批量的数据更新模型,控制更新率,平衡新旧知识的权重。 , K- K5 ?! _; E: t 4 b$ r0 j$ d: P: k5 WLifelong Learning:终身学习。它在连续的任务序列中不断学习,通过知识蒸馏、元学习等技术,在已学任务上实现正向迁移,避免负向干扰。终身学习强调知识的累积和高效再利用。- F' R1 z. B3 }* h- K& ]2 A( @& N
" Q- k7 F' d/ D7 d$ t I8 X
Curriculum Learning:课程学习。它模仿人类的学习策略,从简单到复杂、从易到难地安排学习任务和训练数据。通过合理的课程设计,引导模型逐步掌握知识,加速收敛过程。" d \- [# o6 C2 j
* t9 {7 v' M, b `总的来说,上面提出的这些大模型应用架构模式,为我们理解和设计大模型应用提供了一个全面的视角和系统的思路。它们既是对已有实践经验的总结提炼,也是对未来发展方向的探索和展望。在此基础上,我们将在下一部分对大模型应用解决方案的典型模式进行进一步的总结和归纳,以期为大模型应用的实践者们提供更加具体和可操作的指导。* B' t; F" }: @4 \4 `/ y. s$ }' u3 ~