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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。
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