LLMs：大模型算法专家&架构师必读—从系统架构和技术栈的角度深度剖析如何搭建一个类似ChatGPT的大模型界面应用—明确需求与目标(确定应用功能和范围/功能需求/非功能需求)→分层设计技术架构(数据层/模型层/后端层/前端层)→架构实现(后端开发/前端开发/模型部署/数据库与日志系统/系统部署与运维)→项目开发与上线计划→总结与反思(阶段性/持续性)之详细攻略
导读：在本文中，博主将带领大家深入探讨如何从系统架构和技术栈的角度，搭建一个类似ChatGPT的大模型界面应用。文章首先明确了应用的需求与目标，包括功能需求和非功能需求，为后续技术架构的设计奠定了基础。接下来，我们采用分层设计理念，详细剖析了数据层、模型层、后端层和前端层的技术架构。文章还详细介绍了架构实现的五大步骤：后端开发、前端开发、模型部署、数据库与日志系统、系统部署与运维，并提供了相应的工具与资源，以及分别从两大部署组(后端服务和Nginx服务【反向代理+负载均衡】)来深度探讨大模型高效部署与应用的核心逻辑。此外，本文还制定了项目开发与上线计划，包括时间计划和开发团队分工。最后，我们对整个项目进行了总结与反思，以期为类似项目的开发提供借鉴和启示。如果想要要搭建一个类似ChatGPT的界面应用，从系统架构和技术栈的角度进行详细规划。以下是从头到尾的分步骤详解。但是，下述步骤是一个迭代的过程，需要不断地学习和改进。 从一个简单的 MVP 开始，逐步添加功能，是一个比较稳妥的策略。
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该文章将持续更新……
目录
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从系统架构和技术栈的角度深度剖析如何搭建一个类似ChatGPT的大模型界面应用
1、明确需求与目标(确定应用功能和范围/功能需求/非功能需求)
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3、架构实现步骤(后端开发/前端开发/模型部署/数据库与日志系统/系统部署与运维)
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从系统架构和技术栈的角度深度剖析如何搭建一个类似ChatGPT的大模型界面应用
1、明确需求与目标(确定应用功能和范围/功能需求/非功能需求)
这一步至关重要，因为它决定了整个项目的规模和方向。 过高的目标可能导致项目延期或失败。 需要进行充分的市场调研和需求分析，制定一个切实可行的MVP（最小可行产品）计划。
确定应用功能和范围 |
>> 功能定义：明确你的应用的核心功能。 例如，它是否仅支持文本对话？是否支持多轮对话？是否需要上下文记忆？是否需要个性化设置？是否需要集成其他功能，例如语音识别、图像生成等等？ 功能越复杂，系统架构越复杂。 >> 用户群体：你的目标用户是谁？他们的技术水平如何？这将影响你的界面设计和技术选型。 >> 数据来源：你的模型将从哪里获取数据？你需要考虑数据来源的可靠性、安全性以及数据处理的成本。 这可能涉及到大型语言模型的API调用，或者自建模型的训练和部署。 |
| 核心功能 | >> 明确应用的核心功能，如自然语言处理任务（问答、文本生成等）、用户交互方式（聊天窗口、语音输入等）、支持的语言种类、响应速度要求等。 ● 这一步主要是通过市场调研和用户需求分析来确定，不需要特定的技术工具，但要形成清晰的产品文档，作为后续开发的指导。 |
功能需求 |
>> 文本输入框、对话窗口、交互按钮。 >> 实时响应功能，支持流式输出（如字逐渐显示效果）。 >> 用户身份认证（可选）。 |
非功能需求 |
>> 可扩展性：支持用户增长。 >> 高可用性：响应迅速，低延迟。 >> 安全性：防止数据泄露和恶意攻击。 |
2、分层设计技术架构
2.1、采用分层架构(数据层/模型层/后端层/前端层)
简介 |
技术选型 |
|
前端层 |
>> 用户界面，与用户直接交互。 >> 实现主要功能：对话输入与显示。 |
>> 语言/框架：HTML、CSS、JavaScript，结合React.js或Vue.js。 >> 部署工具：Vite、Webpack。 |
后端层 |
>> 提供API服务，负责接收请求并调用AI模型。 |
>> 服务器选择：需要选择合适的服务器来部署应用，这取决于应用规模和预期用户数量。可以选择云服务器（例如 AWS、Azure、Google Cloud），也可以选择自建服务器。云服务器更具扩展性和灵活性，但成本更高。 >> 编程语言和框架：Python（FastAPI、Flask），或Node.js（Express），甚至Go等。选择合适的框架（例如 Flask、Django、Express.js、Gin）可以提高开发效率。 ●● Python 拥有丰富的机器学习库，对于集成大型语言模型非常方便； ●● Node.js 具有高并发处理能力； ●● Go 则以其高性能和效率著称。 ●● 选择框架时要考虑其易用性、性能和可扩展性。 >> 部署环境：Docker容器化，支持负载均衡。 |
模型层 |
>> 执行推理（Inference），生成用户期望的回复。 |
>> 可以选择现成的开源模型(如OpenAI API Claude API)，闭源语言模型（如LLaMA家族、GLM家族/、Qwen家族），或者使用云服务提供商提供的语言模型服务（如Azure OpenAI Service），或部署自己的模型。 ●● 如果选择开源模型，要考虑模型的性能、训练数据、许可证等因素； ●● 如果使用云服务，要考虑成本、服务协议等。 ●● 选择合适的语言模型是关键决策，影响应用的性能和成本。 |
数据层 |
>> 存储用户数据、对话历史、模型日志。 |
>> 数据库：ES(向量数据库)，关系型PostgreSQL（结构化数据），NoSQL 的MongoDB（非结构化数据），Redis（缓存）。 >> 日志：Wandb(训练监控)、Elasticsearch（用户行为日志）、Prometheus（系统监控日志）。 |
| 基础设施层 | >> 服务器设置 | >> 硬件资源：根据应用的预计负载，选择合适的服务器配置。对于小型测试应用，云服务器的基础配置（如几GB内存、几个CPU核心）可能就足够；对于大规模应用，可能需要强大的计算资源，包括高性能CPU、GPU（如果进行模型训练或对推理速度要求极高）和大量内存。例如，AWS EC2、Azure虚拟机等云服务是常见的选择。 ●● 服务器资源的合理配置可以确保应用的性能和可靠性。 ●● 操作系统的选择要考虑开发团队的熟悉程度和应用的具体需求。 |
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3、架构实现步骤(后端开发/前端开发/模型部署/数据库与日志系统/系统部署与运维)
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步骤一：后端开发(服务)
后端架构的设计需要考虑可扩展性、可靠性和安全性。 需要选择合适的技术栈，并进行充分的测试和优化。 模型的选择需要权衡性能、成本和易用性。
(1)、核心内容：基础API搭建、模型接口集成、安全与用户管理、日志与监控
后端服务是应用的核心，编程语言和框架的选择影响开发效率和维护成本，API的设计要注重稳定性和安全性。
简介 |
|
基础API搭建 |
API设计：构建API用于接收用户请求、调用语言模型进行处理，并返回结果。例如，定义一个API端点，接收用户输入的文本，将其传递给语言模型，然后将模型生成的回答返回给客户端。要考虑API的安全性，如身份验证、授权、防止恶意请求等。 需要设计清晰的 API 接口，以便前端可以与后端进行交互。 RESTful API 是常用的选择。 >> API 设计：使用FastAPI构建RESTful接口。 >> 实现基础路由：如/chat, /healthcheck。 |
模型接口集成 |
模型集成：需要选择一个大型语言模型 (LLM)，并将其集成到后端系统中。这可能涉及到调用现有的 LLM API (例如 OpenAI 的 API)，或者部署自己训练的 LLM 模型。如果选择部署开源模型或自训练模型，需要考虑模型的训练、微调和部署等问题。 >> 使用Hugging Face的transformers库加载模型。 >> 提供流式返回接口（如使用WebSocket或HTTP长轮询）。 |
安全与用户管理 |
安全考虑：后端需要考虑安全性，例如防止 SQL 注入、跨站脚本攻击 (XSS) 等。 需要对用户数据进行加密和保护。 >> 引入JWT验证用户身份。 >> 使用HTTPS，防止数据泄露。 |
日志与监控 |
>> 使用logging模块记录请求日志。 >> 集成wandb、Prometheus导出监控指标。 |
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Tool之Jmeter：本地端实现客户端与服务器的模拟交互获取压测数据之利用python代码的Flask框架编写的简单Web应用程序(提供一个 Web服务+接收来自客户端的 HTTP请求(通过JSON数据获取用户输入)+并根据请求中的数据返回相应的响应)，并利用Jmeter对该服务实现压测的图文教程案例
LLMs之LLaMA3：基于Llama-3-8B-Instruct模型采用FastApi实现部署调用——创建model_download.py文件下载模型→创建api.py脚本文件构建FastAPI应用(设置设备参数【指定使用并设置CUDA设备ID】→实例化FastAPI对象→加载预训练的分词器和模型→构建处理POST请求的端点并返回响应【从请求中提取JSON数据并获取提示prompt和历史记录history→使用bulid_input函数构建模型输入【使用特定的格式来构建对话输入，以便模型理解对话的上下文】→调用模型生成对话并对输出进行解析和处理→构建响应JSON并返回给客户端→构建日志信息并打印输出→利用torch_gc函数清理GPU内存】→启动FastAPI应用并监听特定端口)→终端运行脚本文件启动API服务并测试对话交互(两种方法实现，利用curl调用或利用python中的requests库进行调用)
https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/138017973
LLMs之ToolAgent：基于LangChain框架的LangServe提供FastAPI服务的ToolAgent应用实战案例—通过接收用户输入+Agent调用语言模型并利用检索工具来处理输入(提供关于查询的相关信息)然后返回相应的输出—创建retriever检索器(加载指定网页数据+文本分割+利用OpenAIEmbeddings文档向量化到FAISS)→定义工具集(将retriever包装为检索工具【根据指定网页检索】+Tavily搜索工具【爬虫实时最新搜索】)并初始化→创建Agent(采用更优的GPT3.5+提供指定工具集+模板prompt)并定义Agent执行器→利用FastAPI(标题+版本+描述)创建应用程序→添加路由(定义输入和输出模型+添加一个路由到FastAPI应用)→启动应用(通过Uvicorn启动FastAPI应用并监听)
https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/137751029
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(2)、工具与资源：Python依赖、部署工具
Python依赖 |
>> Python依赖：transformers, uvicorn, gunicorn。 |
部署工具 |
>> 部署工具：Docker, Kubernetes。 |
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步骤二：前端开发(界面)
前端设计需要注重用户体验，并保证应用的性能和稳定性。 需要进行充分的测试，并根据用户反馈进行改进。
(1)、核心内容：UI设计、代码实现、与后端API对接、状态管理、用户体验优化
前端技术栈：使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面。可以选择流行的前端框架，如React、Vue.js或Angular，这些框架可以提高开发效率，实现复杂的用户交互功能。例如，使用React可以构建一个响应式的聊天窗口界面。
简介 |
|
UI设计 |
界面设计：需要设计一个用户友好的界面，方便用户与应用进行交互。 这需要考虑用户体验 (UX) 和用户界面 (UI) 的设计原则。 >> 使用工具（如Figma）设计聊天界面。 >> 用户体验设计：注重界面的布局、颜色、字体等设计元素，以提供良好的用户体验。例如，聊天窗口要易于使用，消息显示清晰，输入框位置合理等。 >> 前端界面是用户直接接触的部分，要确保界面美观、易用，技术栈的选择要考虑与后端的集成和团队的技术能力。 |
代码实现 |
技术选型：前端可以使用 React、Vue、Angular 等框架。 这些框架可以提高开发效率，并提供良好的用户体验。 >> 搭建基础框架（React.js）。 >> 开发组件（输入框、聊天气泡）。 >> 实现流式加载动画（使用JavaScript setInterval）。 |
与后端API对接 |
实时通信：为了实现实时的对话效果，需要使用 WebSocket 或 Server-Sent Events 等技术。 >> 通过Axios等工具发起HTTP请求。 |
状态管理 |
状态管理：对于复杂的应用，需要选择合适的状态管理方案，例如 Redux、Vuex 或 MobX。 响应式设计：应用需要在各种设备上都能良好运行，因此需要进行响应式设计。 |
用户体验优化 |
>> 响应速度优化。 >> 适配不同屏幕。 |
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(2)、工具与资源：开发环境、UI库
开发环境 |
>> 开发环境：Node.js + npm/yarn。 |
UI库 |
>> UI库：Material-UI、Bootstrap。 |
步骤三：模型部署
部署和维护是一个持续的过程。 需要建立完善的监控和报警机制，并及时响应用户反馈。
(1)、核心内容：搭建环境、选择模型、优化模型性能、部署架构
简介 |
|
搭建环境 |
需要选择合适的部署环境，例如云服务器、虚拟机或容器。 |
选择模型 |
>> 使用OpenAI API直接调用（简单但付费），如GPT系列、Claude系列。 >> 自部署开源模型（如GPT-NeoX，以及LLaMA系列、GLM系列、Qwen系列）。 |
优化模型性能 |
>> 使用ONNX、TensorRT优化推理速度。 >> 部署高效硬件（如GPU服务器、NPU服务器，或云服务AWS EC2）。 |
部署架构 |
>> 使用容器化技术（Docker）运行模型推理服务。 >> 部署在云端（AWS、GCP、Azure，国产TCS等）。 |
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ML与Docker：《Deploy Machine Learning Pipeline on the cloud using Docker Container使用Docker容器在云端部署机器学习管道》的翻译与解读—PyCaret(训练和部署机器学习管道和模型到生产环境中)+Flask(构建Web应用程序)+Docker(通过使用容器来创建-部署-运行应用程序)+Microsoft Azure(云服务)
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(2)、工具与资源：模型框架、硬件加速
模型框架 |
>> 模型框架：PyTorch, TensorFlow。 |
硬件加速 |
>> GPU加速：NVIDIA CUDA, cuDNN。 >> NPU加速：华为昇腾Ascend 910B, CANN |
AI之HardWare：人工智能领域之大模型部署两大设计方案(本地搭建服务器+调用云厂商服务)、服务器和硬件相关技术的简介(GPU/TPU/NPU，GeForce【3090-4090】、Tesla【A800-A100/V100】、Ascend 910B)、服务器搭建(GPU集群、节点、GPU卡/显卡)之详细攻略
LLMs之NPU之Ascend之PyTorch：基于华为昇腾NPU设备实现PyTorch模型迁移和训练之单机多卡+混合精度训练手动迁移—导入支持库、参数配置、设备映射、进程管理、模型迁移、数据加载、训练过程等多方面调
步骤四：数据库与日志系统
(1)、核心内容：选择数据库、日志管理、数据备份与恢复
简介 |
|
选择数据库 |
>> 如果需要存储用户信息、聊天记录等数据，可以合适的数据库。关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）适合存储结构化数据，非关系型数据库（如MongoDB）适用于存储灵活的、半结构化的数据。根据应用的需求设计数据库模式，例如，创建用户表、聊天记录表等。 >> PostgreSQL：存储用户和会话数据。 >> Redis：存储临时缓存，减少重复模型调用。 ● 数据库的选择要根据数据的性质和应用的需求，合理的数据库设计可以提高数据存储和查询的效率。 |
日志管理 |
监控与日志：需要监控应用的运行状态，并记录日志，以便及时发现和解决问题。 >> 使用Elasticsearch和Kibana分析日志。 |
数据备份与恢复 |
>> 实现定期备份策略（使用云存储）。 |
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(2)、工具与资源：数据库、日志工具
数据库 |
>> 数据库：pgAdmin（PostgreSQL管理工具）、Kibana(Elasticsearch向量数据库管理工具)。 |
日志工具 |
>> 日志工具：wandb、Fluentd。 |
步骤五：系统部署与运维
将前端界面与后端服务进行集成，确保数据能够正确地在两者之间传递。进行功能测试，检查应用的各个功能是否正常工作，如用户输入文本后是否能够得到正确的回答；进行性能测试，评估应用的响应时间、吞吐量等性能指标；进行安全测试，检查是否存在安全漏洞。
>> 集成和测试是确保应用质量的关键步骤，要采用多种测试方法，及时发现和解决问题。
将应用部署到服务器上，配置域名、SSL证书等，使应用能够通过互联网访问。建立监控系统，实时监测应用的性能、资源使用情况等，及时发现和解决故障。定期更新语言模型、服务器软件、应用代码等，以提高性能、修复漏洞和增加新功能。
>> 部署后的维护工作是长期的，要确保应用的稳定运行和持续改进。
(1)、核心内容：CI/CD、负载均衡、监控与告警、安全性、弹性扩展
简介 |
|
CI/CD |
持续集成/持续交付 (CI/CD)：为了提高开发效率，需要建立 CI/CD 流程。 >> 使用GitHub Actions或GitLab CI实现自动化部署。 |
负载均衡 |
>> 使用Nginx或Traefik分发流量。 |
监控与告警 |
>> Prometheus + Grafana监控系统性能。 |
安全性 |
安全性：需要定期进行安全审计，并及时修复安全漏洞。 |
弹性扩展 |
>> 使用Kubernetes实现自动扩容。 |
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(2)、工具与资源：容器编排、云服务
容器编排 |
>> 容器编排：Docker Compose/Kubernetes。 |
云服务 |
>> 云服务：AWS, GCP, 或阿里云。 |
4、项目开发与上线计划
4.1、时间计划
第一个时间段：需求分析与架构设计。
第二个时间段：前端、后端开发。
第三个时间段：模型部署与优化。
第四个时间段：测试与上线。
4.2、开发团队分工
团队合作：需要组建一个合适的团队，包括前端工程师、后端工程师、数据科学家等。小型团队如下所示：
>> 前端工程师1-2人。
>> 后端工程师1-2人。
>> 数据科学家1人（模型优化）。
>> DevOps工程师1人。
5、总结与反思(阶段性/持续性)
反思的关键点 |
>> 体验：用户量是否可控？需要预测峰值流量。 >> 性能：模型性能如何？是否需要更多优化。 >> 成本：你需要评估整个项目的成本，包括服务器成本、人力成本、数据成本等。 >> 法律合规：你需要遵守相关的法律法规，例如数据隐私保护法规。系统是否足够安全？需要防止常见漏洞（如SQL注入、XSS攻击）。 |
改进方向 |
>> 可以结合微服务架构进一步解耦。 >> 增强UI设计，支持多语言和无障碍访问。 |