9 J1 C* S. a: x V4 m; bAdapter 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。 - \1 N6 p3 e0 e7 \' j. I5 P ) _4 X4 x* O7 d/ f* J+ s2 M; EPlugins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。 f& o* F- d! O3 L- ] O, o [8 V 9 K+ w. R/ b' Q: j) E: J# y G3 Y3. Middleware模式 6 b) q5 s/ H1 Y3 @ Y p) J' SMiddleware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。+ K/ j+ i2 N1 \
` s$ o' m; B6 G9 HServing 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。 2 z Y; E# A4 P2 |4 x4 _) b & ]4 z9 u6 h8 o2 FCaching 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。 ! e0 A' J2 Y; `0 B- s8 T' X: O9 @$ s0 d$ o0 R& {
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。 $ L; S. z$ s# z* o, @: b' G% u3 w 1 e1 { O: U1 @2 @- X+ KSecurity 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。 $ i7 o' t' B& d5 I. W9 f: T; x# l# H9 O. {' l6 j
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。 t$ t J9 @+ N! A5 w2 Q8 e
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4. Workflow模式9 E9 n. ?0 c6 G$ M. y
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。$ q2 a+ x0 d) u2 u& x' I+ X$ ^1 t
Z) r5 C; {3 F2 ^3 U, k0 hDAG 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。* S2 J& B' J3 ?: H
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State 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。 7 W" p6 K1 v# E' c) L8 ~ 4 f* J6 n- y M9 M) x: rRule-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。5 T1 v8 w5 b$ k3 t7 l
* C" C3 T, U: c k. ~$ JWorkflow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。 3 b$ a: h+ |5 o3 ?* i% Y4 K/ F, S # m" I6 Q4 E, g8 l9 i, R5. Federated Learning模式 $ b) C% @: p* \& K4 K0 NFederated 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。+ c/ y- @7 K i7 R+ b
$ h6 T2 {0 v, z/ M7 T! a, t. THorizontal 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。! Y7 Z! n C: p' s) V