构建生产级AI系统：揭秘AIOps与LLMOps的基础设施革命

构建生产级AI系统：深入解析AIOps与LLMOps基础设施 在研究环境中，机器学习模型运行在干净、隔离的条件下，数据经过精心预处理，训练过程手动追踪，成功标准往往是某个基准测试的准确率。然而在真实世界中，系统面对的是非受控且动态变化的环境：数据管道崩溃、特征分布漂移、GPU内存不足、负载波动频繁。正是这些挑战催生了AI运维（AIOps）和大语言模型运维（LLMOps）这一新领域。 与传统DevOps不同，AIOps的核心挑战在于模型假设的持续失效。一个上线的Web服务行为稳定，但AI模型的性能会随输入数据与训练分布的偏离而衰减。因此，生产AI本质上是一个动态系统，必须贯穿数据接入、训练、部署、监控、漂移检测到再训练的完整生命周期。 数据是生产AI的第一道关卡。真实数据不断演进，字段增减、日志结构变化频繁。若无Schema演进管理机制，模型将无声失效。特征存储成为关键基础设施：离线特征存储（如BigQuery、Snowflake、Delta Lake）保障训练数据一致性；在线特征存储（如Redis、Cassandra）支持低延迟实时推理。两者分离可避免训练与推理间特征不一致的灾难性问题。 生产环境中的特征工程必须可复现。使用Apache Beam、Spark或Airflow等框架，将数据转换逻辑编码为声明式流水线，版本化管理，如同应用代码。例如“客户过去30天平均交易额”这一特征，必须可追溯、可重放。 训练过程需实现完全可复现。借助MLflow、DVC或Weights & Biases等工具，记录代码、超参数、环境配置、数据版本甚至随机种子。一旦模型表现下降，可精准回滚。训练流水线通过Kubeflow、Argo Workflows等工具集成到CI/CD中，由新数据到达触发，自动完成预处理、训练、评估与注册。 部署环节融合机器学习与分布式系统。Kubernetes成为主流编排平台，KServe、Seldon Core、BentoML等框架提供推理API。高吞吐场景采用请求批处理、动态扩缩容和GPU调度。例如图像分类服务可批量处理64个请求，提升GPU利用率。混合推理模式也广泛应用：将大模型与轻量蒸馏模型并行部署，高并发请求由轻量模型处理，复杂请求交由大模型，实现成本与精度的平衡。 监控不能仅依赖延迟和可用性。模型可能响应迅速但预测错误。必须监控特征漂移（如KL散度）和概念漂移。一旦检测到异常，自动触发再训练流程。同时，延迟标注（如欺诈确认）可用于计算滚动准确率，实现真实性能追踪。 再训练是生产AI的生存必需。增量训练保留历史权重，适合快速演化的推荐系统；全量训练则用于监管严格、需完全可复现的场景。通过金丝雀发布、影子测试等策略，逐步验证新模型性能，确保业务KPI达标后才上线。 进入大语言模型时代，LLMOps面临新挑战：上下文管理、提示工程、生成不可控性。RAG（检索增强生成）成为主流，通过向量数据库（如Pinecone、Weaviate）检索相关上下文，提升生成准确性。同时需部署毒性过滤、提示注入检测、幻觉评分等安全机制。部分系统引入RLHF反馈循环，持续优化模型。 成本控制至关重要。通过量化（如FP32→INT8）、混合精度推理、模型蒸馏降低资源消耗。超大模型采用分片技术（DeepSpeed、Megatron-LM），结合Triton推理服务器实现高效调度。非关键任务使用抢占式实例，降低开支。 以金融科技欺诈检测为例：系统融合结构化模型与基于客户对话日志微调的LLM，通过向量数据库检索历史案例，动态增强推理。一旦检测到新型欺诈模式，自动触发再训练，并通过金丝雀发布验证效果，实现系统持续进化。 最终，AI的成功不在于模型架构的炫技，而在于背后严谨的工程体系。AIOps与LLMOps将AI从研究论文转化为可运行、可监控、可演进的“活系统”，真正实现AI在现实世界中的持续价值。