AI工程

AI工程是使用数据处理、预训练模型、机器学习流水线等技术开发AI软件的系统化方法，旨在通过工程化手段提升AI应用的性能、可扩展性和可靠性。其核心支柱包括数据运维、模型运维和开发运维，目标是实现AI模型从开发到部署的全生命周期管理。

与传统机器学习的区别

传统机器学习工程需从零训练模型，技术门槛高且资源投入大；而AI工程更强调基于现有基础模型（如GPT-4、Gemini）快速构建应用，降低开发成本并提升效率。例如，通过API调用或嵌入式代码实现AI功能，而非从头开发算法。

技术实现路径

1. 开发框架型：以TensorFlow、PyTorch等深度学习框架为基础，扩展工程化工具链（如模型可视化、调优工具）。
2. 应用导向型：聚焦基础模型的适配与组合设计，注重评估指标创新（如AI自动评判生成内容质量）。

学习与职业发展

• 技能要求：需掌握软件开发、数据科学及模型部署能力，微软等平台提供官方培训路径（如Azure AI工程师认证）。
• 进阶方向：从基础算法学习到多模态技术应用，逐步成为全能型工程师。布里斯托大学等高校也开设了AI工程相关硕士课程，覆盖算法、商业及医疗领域。

伦理与规范

AI工程需遵循伦理准则（如算法可解释性、数据隐私保护）和法律法规，企业需完成伦理影响评估并建立责任追溯机制。例如，高风险场景需接入国家监管平台，实施动态分级管理。

AI工程中常用术语

基础概念

• 预训练 (Pre-training)：在大规模通用数据上训练通用模型，学习语言/视觉的通用特征和结构，为后续任务提供基础能力。例如GPT系列模型通过海量文本学习语言规律。
• 微调 (Fine-tuning)：在预训练模型基础上，用特定任务数据进一步训练，使模型适应具体需求（如医疗问答、法律文本分析）。通常冻结底层参数，调整顶层网络。
• 持续学习 (Continual Learning)：模型在遇到新任务时，能保留旧知识并学习新知识，避免灾难性遗忘。例如客服机器人持续学习新行业术语。
• 增量训练 (Incremental Training)：在已有模型基础上，用新增数据重新训练以更新知识。例如新闻推荐系统定期用新数据训练。

模型优化技术

• 模型压缩 (Model Compression)：减小模型体积和计算量，包括量化、剪枝、低秩分解等方法。
• 量化 (Quantization)：将模型参数从高精度（如32位浮点）转换为低精度（如8位整数），减少存储和计算开销。
• 剪枝 (Pruning)：移除模型中不重要的连接或神经元，例如权重接近零的神经元。
• 低秩分解 (Low-rank Decomposition)：将大矩阵分解为多个小矩阵的乘积，减少参数量。
• 蒸馏 (Knowledge Distillation)：用小模型（学生）模仿大模型（教师）的输出，实现知识迁移。

模型应用与部署

• 推理 (Inference)：使用训练好的模型进行预测或生成，如ChatGPT回答用户问题。
• 批处理 (Batching)：同时处理多个输入数据，提高计算效率。例如同时处理100条用户查询。
• 模型部署 (Model Deployment)：将模型集成到生产环境，如通过API服务或嵌入移动应用。
• 参数初始化 (Parameter Initialization)：训练前为模型参数设置初始值，影响训练效果和收敛速度。
• 提示工程 (Prompt Engineering)：设计有效的输入提示，引导模型生成更准确的输出。

模型架构与训练

• 多头注意力 (Multi-head Attention)：Transformer架构的核心机制，让模型同时关注输入的不同部分，捕捉长距离依赖关系。
• 轻量化模型架构 (Lightweight Model Architecture)：设计参数量少、计算效率高的模型，如MobileNet、TinyBERT。
• MoE模型 (Mixture of Experts)：包含多个“专家”子网络和“门控”网络，根据输入动态激活相关专家，平衡模型容量与效率。
• 性能调优 (Performance Tuning)：优化模型推理速度、内存占用等指标，如调整批大小、使用更高效算法。
• 分布式训练 (Distributed Training)：利用多台机器/GPU并行训练大模型，包括数据并行、模型并行等方法。

模型管理与安全

• 模型安全防护 (Model Security Protection)：防止模型被攻击（如对抗样本攻击）、数据泄露或被恶意篡改。
• 模型版本管理 (Model Versioning)：跟踪和管理不同版本的模型，便于回滚、比较和协作。

补充术语

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)：结合检索与生成的模型，先检索相关知识再生成回答，提高准确性。
• SFT (Supervised Fine-Tuning)：有监督微调，用标注数据直接优化模型输出。
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)：基于人类反馈的强化学习，用于对齐模型输出与人类偏好。

AI工程师需要掌握的核心技术栈

这些技能主要分为基础理论、编程能力、算法模型、工程实践以及前沿应用几个方面。

数学基础

数学是人工智能的基石，需要重点掌握线性代数、概率统计和微积分。线性代数的矩阵运算支撑着神经网络的参数传递，概率论中的贝叶斯定理是推荐系统的核心逻辑，微积分的梯度下降算法更是模型优化的心脏。

编程能力

Python是AI开发的必选语言，但绝不仅限于使用pip安装库。需要深入理解数据结构与算法，并熟练掌握PyTorch、TensorFlow等框架，从数据预处理到模型训练形成完整开发闭环。

算法模型

需要精通机器学习（如XGBoost、聚类算法）和深度学习（如CNN、Transformer、强化学习）。建议带着业务场景学习算法，例如用YOLO做目标检测时同步研究模型压缩技术。

工程实践

模型部署是真正的试金石，需要掌握Docker容器化封装、TensorRT推理加速等技术。例如将训练好的NLP模型通过Flask封装成API接口，在保证响应速度的同时控制资源消耗。

工业界核心技能

在工业界，AI应用开发工程师需要具备以下核心能力：

1. 传统小模型的训练、优化和部署（如Bert、XLnet）
2. 基于主流大模型在垂直数据域上进行微调的能力（如P-TuningV2、Lora系列）
3. Agent开发能力（基于LangChain或Llama框架）
4. 强化学习知识及底层模型并行推理知识

进阶方向

从基础到全能，AI工程师的进阶路径包括：

• 第一阶段：掌握基础和图像分割技能
• 第二阶段：学习大模型项目
• 第三阶段：学习多模态视频生成、3D重建等技术