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Llama Stack APIs：全面解析现代AI系统架构
这张图展示了Llama Stack APIs的完整架构，涵盖了从硬件到应用程序的各个层级，为构建和部署AI模型提供了全方位的支持。
1. Agentic Apps（代理应用）：
- 最终应用程序层，用于直接与用户互动。
2. Agentic System API（代理系统API）：
- 系统组件编排，包括：
- PromptStore：提示存储
- Assistant：助手
- Shields：防护
- Memory：记忆模块
- Orchestrator：协调器
3. Model Toolchain API（模型工具链API）：
- 模型开发和生产工具，包括：
- Batch Inference：批量推理
- Realtime Inference：实时推理
- Quantized Inference：量化推理
- Continual Pretraining：持续预训练
- Evals（Harness, EvalData, Safety）：评估工具
- Finetuning：微调
- Pretraining：预训练
- Reward Scoring：奖励评分
- Synthetic Data Generation：合成数据生成
4. Data（数据）：
- 包括预训练、偏好设置和后期训练的数据管理。
5. Models（模型）：
- 包括核心、安全性和定制化模型。
6. Hardware（硬件）：
- 包括GPU、加速器和存储设备，为整个系统提供计算能力。
这个架构展示了如何通过不同层级的API接口，实现高效、灵活且安全的AI系统开发与部署。
这张图展示了Llama Stack APIs的完整架构，涵盖了从硬件到应用程序的各个层级，为构建和部署AI模型提供了全方位的支持。
1. Agentic Apps（代理应用）：
- 最终应用程序层，用于直接与用户互动。
2. Agentic System API（代理系统API）：
- 系统组件编排，包括：
- PromptStore：提示存储
- Assistant：助手
- Shields：防护
- Memory：记忆模块
- Orchestrator：协调器
3. Model Toolchain API（模型工具链API）：
- 模型开发和生产工具，包括：
- Batch Inference：批量推理
- Realtime Inference：实时推理
- Quantized Inference：量化推理
- Continual Pretraining：持续预训练
- Evals（Harness, EvalData, Safety）：评估工具
- Finetuning：微调
- Pretraining：预训练
- Reward Scoring：奖励评分
- Synthetic Data Generation：合成数据生成
4. Data（数据）：
- 包括预训练、偏好设置和后期训练的数据管理。
5. Models（模型）：
- 包括核心、安全性和定制化模型。
6. Hardware（硬件）：
- 包括GPU、加速器和存储设备，为整个系统提供计算能力。
这个架构展示了如何通过不同层级的API接口，实现高效、灵活且安全的AI系统开发与部署。