主要观点：基础设施在实施 AI 架构中起关键作用，本文是探讨部署和优化 AI 代理及大型语言模型可用基础设施选项系列文章的一部分，涵盖 AI 基础设施各方面，包括硬件加速、模型服务、监控和安全等，还介绍了 AI 基础设施栈的分层方法、推理流程、关键开源工具、AI 代理架构及优化策略等，强调基础设施是战略优势，需平衡短期需求与长期可扩展性。
关键信息：

• AI 基础设施栈有七层，各层功能不同且相互依存，包括用户交互层、API 和编排层、数据和内存层、模型服务层、编排和运行时层、硬件层等。
• 推理流程从用户提示到 AI 响应，涉及多个步骤和工具，如 API 网关、代理框架、向量数据库、缓存等。
• 关键开源工具包括模型服务引擎（vLLM、TGI、Ollama 等）、代理框架（LangChain、CrewAI、AutoGen 等）、向量数据库（ChromaDB、Qdrant、Weaviate 等）。
• AI 代理架构包括规划服务、工具集成、记忆系统等。
• 优化策略包括量化、KV 缓存管理、硬件加速等，可提高推理速度和降低成本。
  重要细节：
• vLLM 通过 PagedAttention 算法和连续批处理在生产推理中领先，支持张量并行ism。
• KV 缓存可大幅降低计算复杂度，提高推理速度，但需注意内存占用问题。
• 不同开源工具在不同场景下有各自优势，如 Ollama 适合开发和边缘部署，Weaviate 提供企业级功能。
• 硬件加速需关注 GPU 和 CPU 优化，成本优化策略包括智能缓存、使用 spot 实例等。
• 完整的开源工具参考按基础设施层组织，涵盖多个方面的工具。