ai系统搭建_AI系统开发公司_搭建方案_费用明细
AI系统搭建全知道：从开发公司到费用明细
如果你想搭建一个AI系统，这可不是一件简单的事儿，但也不是无从下手。首先得了解一些关键要素。
一、AI系统搭建的核心要素
1. 算法模型 - 算法模型是AI系统的核心。在选择算法模型时，有不同的来源。像专门的AI实验室（如OpenAI）、企业研究院（阿里、微软等），还有开源社区（如GitHub）都是算法的参与者。对于私有化AI系统，很多会从开源社区获取大模型。市面上开源大模型不少，不过要根据自己的数据量和算力来挑选。 - AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称，预训练就像是给模型做了通识教育，后续还需要专业算法工程师进行数据调参和学习，而目前算法工程师是比较稀缺的人才。 2. 算力GPU - 算力就像是盖房子的高度限制，数据是地基，能盖多高就看算力了。在AI领域，深度神经网络计算和训练任务繁重，特别是大规模模型和复杂任务，需要强大算力。例如GPT系列随着参数量和预训练数据量的增加，算力需求也不断增长。 - 衡量头部厂商能否支撑训练及推理环节的算力需求，要考虑资金和公司战略等因素。而且芯片GPU是算力的基础设施，像NVIDIA H100和A100的GPU限制对中国发售，但如果搭建私有AI系统，可以选择小模型，经算法工程师调参学习，也能在特定领域构建专有AI模型。 3. 大数据 - 数据是算法训练的养料。前期大量数据能让模型形成理解能力，中后期数据质量决定模型精度。就像ChatGPT表现好，高质量真实数据功不可没。 - 不过机器学习的数据需要人工标注，要经过大量训练，覆盖多种场景才能得到好模型。数据来源多为公开数据，如weijibaike、书籍、期刊等。
二、AI系统搭建的具体步骤（以部分系统为例）
1. AI创作系统 - 前端框架可以选择React、Vue.js或Angular，这些框架支持组件化开发，能提高开发效率和代码可维护性。后端技术可以用Node.js、Python的Flask或Django等处理数据存储、检索和模型调用等任务，同时要确保前端和AI写作模型通信顺畅。数据库方面，MySQL、MongoDB等都是不错的选择，要保证其稳定性和安全性。 2. AI绘画系统 - 以搭建stable - diffusion模型为例，首先打开github链接，然后搜索特定版本，再跳转到Google Colab界面（它提供免费GPU资源）。按照这样的步骤，即使电脑配置要求不高，也能快速搭建出AI绘画系统，输入prompt就能生成各种风格的图片。 3. AI对话系统 - 对话系统分为任务型、问答型、闲聊型。任务型要完成特定任务，像订机票还得查询机票情况；问答型主要解答问题；闲聊型就是能持续聊天就行。搭建时要明确其类型特点，根据不同需求构建。
三、关于AI系统搭建公司和搭建费用
1. 搭建公司 - 如果自己缺乏相关资源或经验，可以找专业的开发团队或服务提供商。他们能在算法、算力、数据等方面提供专业支持，确保系统搭建顺利。 2. 搭建费用 - 搭建费用涉及多个方面。算力方面，如果选择高性能的GPU等硬件设备，成本会比较高。数据方面，如果需要购买高质量的数据或者请人标注数据，也会产生费用。还有开发人员的人力成本，包括算法工程师、前端和后端开发人员等。而且不同类型的AI系统，如AI创作系统、绘画系统、对话系统等，由于功能和复杂程度不同，费用也会有差异。
AI系统搭建是一个复杂的工程，从了解核心要素到具体的搭建步骤，再到考虑开发公司和费用，每一个环节都需要仔细斟酌。
