簡介：?人工智能這幾年發展的如火如荼，不僅在計算機視覺和自然語言處理領域發生了翻天覆地的變革，在其他領域也掀起了技術革新的浪潮。無論是在新業務上的嘗試，還是對舊有業務對改造升級，AI 這個奔涌了 60 多年的“后浪”，正潛移默化的影響著我們傳統的技術架構觀念。

人工智能這幾年發展的如火如荼，不僅在計算機視覺和自然語言處理領域發生了翻天覆地的變革，在其他領域也掀起了技術革新的浪潮。無論是在新業務上的嘗試，還是對舊有業務對改造升級，AI 這個奔涌了 60 多年的“后浪”，正潛移默化的影響著我們傳統的技術架構觀念。

AI 架構（尤其是以機器學習和深度學習為代表的架構方案）已經成為我們技術架構選型中的一個新的選項。

你是否需要 AI 架構的解決方案？AI 架構選型的主要依據是什么？這是我們今天主要討論的問題。

我們先來看一個典型的 AI 架構：

• 1、首先需要采集訓練模型所需要的數據，這些數據有可能來自業務系統本身，如 CTR 預估任務中的用戶點擊數據、用戶下單數據等；也有可能來系統外部，公開購買或自主爬取，如圖片分類任務中的圖片、NLP 任務中的語料等。
• 2、這些數據被收集起來后，經過清洗、加工，被存儲起來，因為畢竟不是只用一次。一般是存儲在分布式存儲設備（如 HDFS）或云端，多數公司還會建立自己的數據平臺，保存在數據倉庫中，長期積累下來。
• 3、需要使用的時候，先進行數據篩選，選擇合適的特征數據，然后經過數據預處理，送入到算法模型中。模型的搭建可選的技術框架很多，可以是基于 spark mllib，也可以是 sklearn、tensorflow、pytorch 等。然后經過訓練、評估和調參，完成模型的構建工作。
• 4、最后模型要應用到線上的具體業務中，完成分類、回歸某一具體任務。在部署過程中，有可能是將模型打包，將預測模型直接部署到業務系統（客戶端）中；也有可能是直接提供一個在線 RESTful 接口，方便跨語言調用。

總結一下，經過數據采集、加工處理、特征選擇、數據預處理、模型訓練、模型評估、模型應用幾個環節，數據跨過業務系統、數據平臺、算法模型三個系統，形成一個閉環，最終又應用到業務系統中，這就構成了整個 AI 架構的核心。

是否需要 AI 架構，如何衡量這套技術架構方案的可行性？我認為，主要是看以下三個要素。

1. 場景

我們討論架構的可行性，是否適合業務及業務發展是第一衡量準則，AI 架構也不例外。

回顧那些經典的、已經廣泛應用的機器學習場景，比如推薦、搜索、廣告等，這些場景都具有這樣的特點：場景相對封閉、目標單一、可控。

究其原因，無論算法模型多么復雜，其最終都要落實到損失函數上的，而后者一般都是單目標、單優化任務。或追求極值（損失最小化）、或達到某種對抗上的平衡（比如GAN）。在這種情況下，無論業務如何建模，還是要落地到算法模型和損失函數的，最終也就限制了場景和目標上的單一。

因此，看一個業務是否適合AI架構，就要先看這個業務場景目標是否單一、可控。或經過業務建模和架構拆解后，每個環節的場景是否單一。

舉個例子，同程藝龍酒店系統為酒店商家提供了上傳酒店圖片的功能，在這個場景下，除了要審查圖片的合法性，還要給圖片打上分類標簽，如“大堂”、“前臺”、“客房”、“周邊”等。為了能正常使用AI架構，就必須對場景內的各目標進行拆分，訓練不同的分類器。具體流程如下：

其中，第2、3、4步涉及到多個圖片分類器，每個分類器的目標不同，所需要的訓練數據也不同。對于輸入的同一個樣本圖片，每個分類器完成自己的職能，目標單一可控。對于一些不通過的樣本，可能還涉及到人工干預。最后合法的圖片存入系統。

從業務必要性上來說，也并不是所有業務場景都需要AI架構。算法模型是對事物的精確模擬和抽象，復雜度也是比較高的。但可能有時我們業務上并不需要如此精細的控制。比如有時一個簡單的if...else...就解決了問題；復雜點的可能會設計幾種“策略”，然后由業務專家針對每種情況進行配置；再復雜的可能還會考慮BI的方案：收集數據，然后展開多維度的分析，最后由分析師連同業務專家得到某種規律性的結論，再內置到系統里，效果可能也不錯。

再舉個酒店分銷調價的例子，在將酒店分銷給代理售賣前，一般會在底價基礎上對產品賣價進行干預，調整一定的點數（百分比），保證銷量的同時，最大化收益。

一開始，可能僅僅是一個固定的比率（比如加價6%）。隨著業務發展，設計了一系列策略，比如針對“是否獨家”、“是否熱門”2維度將酒店劃分到4個象限里，對“獨家-熱門”酒店實施一個較高的調價比率，而對“非獨家-冷門”酒店實施一個較低的比率。結果收益提高了一大截，效果不錯。

而后，業務人員希望施行更加精細的控制，于是對酒店的星級、地區、商圈、獨家、房型等維度進行了更為精細的劃分，并結合歷史數據進行統計分析，對各種結果施以不同的調價比率。產量和收益又進一步提升了。

這時如果各業務方都比較滿意、成本也不高，系統復雜度也不高，那就沒必有再考慮更為精細、智能的AI架構了。引入AI，本質上，還是要帶來效率、體驗或準確性的提升，同時平衡成本和收益，控制系統復雜度。如果不能帶來這些，那就要重新審視我們的方案了。

當然，有時我們也會考慮架構的擴展性和業務的發展，預留一些設計上的“開閉”空間。“策略模式”這時也許是個不錯的選擇。對于系統的默認策略，采用基于人工的、配置的方案，同時保留策略擴展接口，隨著將來業務要求的增高，再引入“基于AI的策略”。這樣即控制了當前的成本，又平衡了系統的擴展性。

2. 數據

數據決定了機器學習的上限，而算法和模型只是逼近這個上限而已。

數據的采集和獲取通常需要很長時間，建立充分、全面的數據倉庫，更需要長時間的積累和打磨，因此，數據在任何一個公司都是寶貴的資產，不肯輕易送出。而一個算法模型的成功與否，關鍵看數據和特征。因此，一套 AI 架構的解決方案，最終能否取得好的效果，關鍵看是否已經采集到了足夠、充分的數據。

這些數據來源一般包括：自有系統采集、互聯網公開數據收集（或爬取）、外購等。

自有系統采集是最常見的方案，業務系統自身產生的數據，一般也更適合業務場景的應用。可這樣的數據珍貴且稀少，所以往往需要公司的決策者提前布局，早早的開始收集、整理業務數據，建設數據平臺、充實數據倉庫，這樣經過幾個月甚至幾年以后，在真正用到AI架構時，彈藥庫里已經儲備了充足的“彈藥”了。

互聯網公開的數據爬取也是一個快速且免費的方法，但在茫茫大海中找到適合自己的數據并不容易，且因為你能拿到、別人也能拿到，因此很難拉開和其他競對公司的差異。

外購一般要花費巨額費用，且質量參差不齊，一般是互聯網公司最后不得已的方案。

在數據獲取成本高、難度大、積攢時間久這樣的前提下，而場景又適合使用 AI 架構，面對數據匱乏，是不是就沒有辦法了呢？也不盡然，我們還是有些替代方案的。

• 1、 淺層模型通常比深層模型需要更少的數據量，因此，在數據量不足的時候，通常可以使用淺層模型替代深層模型來減少對數據量的需求。當然，模型的表達能力也會隨之下降，但應對不是特別復雜的業務場景，淺層模型也一樣能取得很好的效果。當然，隨之而來的是對特征挖掘更高的要求和對模型選擇的挑剔。拿分類任務來說，SVM、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯...每種模型都有其特點和適用性，要充分考慮和權衡，才能利用好每一條數據。所謂數據不夠、模型來湊，也是不得已的辦法。
• 2、 采用預訓練模型也是降低數據需求量的一個很好的辦法，遷移學習已經在圖像分類問題上廣泛運用， BERT 模型也將預訓練模型帶入自然語言處理的大門。在一些特定問題上，如果能找到合適的預訓練模型，再加之少量自己的數據進行微調，不但對數據的需求量降低，訓練時間也大大降低，一舉兩得。只是合適的預訓練模型可遇而不可求。
• 3、 還有一個減少數據需求的變通的辦法是采用少量數據先“啟動”，然后不斷獲取數據，并加快模型更新頻率，直至采用“在線學習”的方法。這里實際上是將總的數據需求，拉長到時間維度去解決。當然，這里也需要業務上允許前期模型的準確度不是那么高，隨著數據的增多和模型的不斷更新，逐步達到預期效果。
• 舉個例子，酒店 shopper 類產品的售賣，為了加快展現速度，通常采取供應商數據預抓取的方式落地。但供應商給的 QPS 極其有限，每次只能抓取一個酒店，高頻率的抓取可以保證酒店數據的新鮮度，給客人更好的體驗；低頻率的抓取因庫存、價格信息時效性不能保證，往往就會導致預定失敗，造成損失。因此，如何在酒店間合理的分配 QPS 就是一個典型的機器學習問題。
• 我們從酒店熱度、預定周期、節假日等多個維度進行了特征挖掘，最后卻發現“季節”這個關鍵因素，我們卻提取不到有效特征，原因是數據倉庫里只有三個月的數據，也就是只有當季的數據。
• 為了解決這個問題，我們重新設計了模型，調整了架構方案，采用“在線學習”的方式，將模型更新問題納入到了解決方案中。原始數據只用來訓練一個初始模型，上線后，模型不斷拿新產生的數據并進行迭代更新，同時對時間線更近的數據賦以更高的樣本權重，以此來保證對季節性因素的跟進。系統上線后，取得了很好的效果。
• 4、 強化學習在初始數據缺乏的情況下，大多數時候也是一個備選方案。強化學習采用“試錯”的方式，不斷演化，并最終學到規律。當然這需要業務模型做相應的調整，同時，如果演化周期過長，那有可能模型在前期相當長的時間內，都不能做出較優的決策，因此需要業務容忍度較高。

3. 算力

眾所周知，訓練過程是一個典型的“計算密集型任務”，沒有強大的算力，是難以支撐算法模型的訓練和研究的。做機器學習的計算平臺，GPU 幾乎是標配，其訓練時間比 CPU 一般能縮短 5 倍以上。

目前，主要有自建和租賃云平臺兩種途徑獲取。如果“不差錢”，當然可以選擇自建，但現在 GPU 升級換代太快，基本一年一換。對于做機器學習的 GPU 來說，運算速度是關鍵，很可能花了大價錢搭建的 GPU 集群，過幾年卻變成了一臺“老爺車”。

租賃云平臺雖然可以隨時享受最新 GPU 運算速度帶來的“快感”，但所需花費的精力也不少。不但要詳細對比每家云平臺提供的服務和成本，還要合理的搭配 CPU和 GPU，做到資源利用最大化。

說了這么多，提的最多的可能就是“成本”和“收益”這兩個詞了，這也是業務最關心的問題。無論是計算資源還是系統架構，上一套 AI 架構的解決方案都是需要投入相當大的成本的，如果選擇得當，在一個合適的場景下，AI 也是能帶來相當不錯的收益；但如果入不敷出，選擇 AI 架構的解決方案就要慎重了。

最后，技術人員儲備和法律因素也是上AI架構前需要考量的問題，前陣子還發生了國家工信部約談AI換臉應用企業的事件。

AI 是一場浪潮，它不僅帶來了新的技術和行業，也給了老系統煥發新生命活力的機會。作為技術人員，我們不僅要擁抱新技術帶來的挑戰，更要清楚其技術選型的主要因素和背后的風險，這樣才能屹立浪潮之巔。那么，你是否需要 AI 架構的解決方案呢？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的3个因素看透 AI 技术架构方案的可行性的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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