AI系统架构设计

AI系统架构设计：Zeta使用入口及下载平台

一、架构目标

1. 支持高并发模型下载及在线体验
2. 实现模块化AI组件动态加载
3. 保证模型分发的安全性与完整性
4. 提供<5ms延迟的核心API响应

二、技术栈选型（含版本）

三、核心架构设计

四、关键模块实现

1. 动态模型加载器

# 使用Zeta的模块化加载接口
from zeta.core import load_module

def load_model(module_name: str, version: str):
    config = {
        "flash_attention": True,
        "use_swiglu": True,
        "precision": "bfloat16"
    }
    return load_module(module_name, version, config)

2. 安全下载管道

• 采用双校验机制：
  • 文件级：SHA-256校验
  • 包级：GPG签名验证
• 带宽控制：基于令牌桶算法限速

3. 高性能推理服务

• 启用TensorRT加速：转换PyTorch模型至TRT引擎
• 批处理优化：动态batch sizing算法
• 显存管理：采用NVIDIA MPS共享GPU资源

五、性能优化策略

1. Attention加速：
   • FlashAttention-2集成
   • 启用CUDA Graph捕获计算流
2. 数据传输：
   • 模型分片下载（≤50MB/片）
   • Brotli压缩（压缩率提升35%）
3. 缓存机制：
   • Redis缓存热点模型元数据
   • 边缘节点缓存模型二进制

六、安全架构

1. 防御层：
   • WAF防护（ModSecurity 3.0）
   • 下载请求速率限制（1000次/分钟/IP）
2. 审计层：
   • 所有模型下载记录区块链存证
   • 敏感操作双因素认证
3. 加密：
   • 传输层：TLS 1.3 + HSTS
   • 存储层：AES-256静态加密

七、扩展性设计

1. 水平扩展：
   • 无状态API服务：K8s HPA自动扩缩容
   • 对象存储：多AZ分布式部署
2. 模块热插拔：
   复制

   # 动态注册新模块
   zeta.registry.register(
       "unet_3d",
       version="2.3",
       entry_point="models.vision.unet_3d"
   )

3. 多模态支持：
   • 设计统一数据接口协议
   • PalmE模型适配器层

实施路线：1）搭建K8s集群 2）部署MinIO存储池 3）集成Zeta v0.8.2核心 4）实现CDN加速 5）部署监控系统（Prometheus+Grafana）

该架构支持单集群日处理1000万次下载请求，模型加载延迟≤200ms，通过模块化设计实现新AI组件的无缝集成。