这里，分两个主要模块介绍AI模型推理引擎整体架构与主要功能。回顾AI落地的发展过程，我们可以简单地将AI模型的发展分为小模型领域与大模型领域。

在小模型领域以CNN模型为主，模型结构变化多样分为分割，检测，识别，NLP等各个类型。

在大模型领域，模型结构比较统一以LLaMa系列，Deespeek系列，Qwen系列等模型均起源于Transformer结构，新增比如MLA，MoE的一些局部改造。

小模型推理框架

在小模型领域推理框架发展已经比较成熟，从NCNN，TNN，到后来的MNN，TVM整体推理引擎的架构比较完善。

如上图，来源于MNN的介绍文档，借此图简单介绍整个CNN模型框架主要功能。

Tools 模块

1 . Converter模块：

a . 主要实现Torch模型/ONNX模型到框架上层IR或者框架自定义图的转换，包括模型解析，图生成，算子替换等主要功能。

b . 主要实现自定义图的优化，包括常量折叠，算子融合，模型结构优化，静态显存管理等主要功能。

2 . Compress模块：

在满足一定精度守护的前提，实现比如模型后量化，模型剪枝等模型压缩类处理。

3 . Express模块：

支持带控制流的模型运行，比如一些跳转OP的实现，支持自定义算子Plug-IN等。

4 . CV模块：

负责实现常见的CV类前后处理函数，支持框架跑模型完整的PipeLine流程，比如一些Resize函数 。

Runtime 模块

1 . Pre-Inference模块：

比如实现模型的内存分配与管理，动态Shape推导以支持模型动态Shape推理，进一步提升模型性能。

2 . 后端设备与算子模块：

a . 各类不同算子极致优化，包括Stressen矩阵乘，Winograd卷积，低精度推理等。

b . 各类不同芯片的异构执行，CPU上的Neon/Avx优化，GPU上的OpenCL/CUDA优化等。

大模型推理框架

在大模型领域推理领域这几年也出现一批推理引擎，比如LightLLM,vLLM,LM-Deploy等。这里以vLLM的推理逻辑为例简单介绍下大模型引擎如何工作。

大模型推理框架在整个模型Build阶段或者说初始化阶段与小模型框架有很多相似之处，比如需要算子融合，显存复用，算子替代，模型压缩。

但是大语言模型因其自回归推理的特点，又有很多推理的特性实现，包括Continuous Batching，Paged Attention，Packing，Chunked Prefill等。这些特性的核心都是提升组Batch的并发能力，这也导致框架有其自有特点。

1 . vLLM以服务框架的形式提供一整套的API接口给调用者使用，针对不同应用场景分为Chat接口与Completion接口。

2 . 在推理模块分为两大块，调度器模块与执行器模块，调度器模块主要负责组Batch的特性实现比如Continuous Batching，Chunked Prefill，Paged Attentntion。执行器模块主要负责模型的具体推理，包括不同Rank上的Worker执行，模型的首Token推理与Decode推理。

3 . 其中Scheduler的Block Manager / Block Allocate主要负责KVCache的管理与分配。

总得来说，CNN领域小模型的推理更聚焦于与芯片上模型推理加速，大模型领域因为模型结构统一推理更多侧重于动态Batch，服务调度。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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