以下是一个 **Mermaid AI 系统架构图示例**，展示了一个典型的机器学习/AI 系统的组件及其数据流，涵盖 **数据层、训练层、推理层** 和 **应用层**： ```mermaid graph LR subgraph 数据层 A[数据采集] --> B[原始数据存储] B --> C[数据预处理] C --> D[特征工程] end subgraph 训练层 D --> E[模型训练] E --> F[模型评估] F -->|迭代优化| E F --> G[模型仓库] end subgraph 推理层 G --> H[模型部署] H --> I[API服务] end subgraph 应用层 I --> J[Web应用] I --> K[移动App] I --> L[批量预测] end J -->|用户反馈| A K -->|实时请求| I L -->|离线数据| A style A fill:#f9f,stroke:#333 style E fill:#f96,stroke:#333 style I fill:#bbf,stroke:#333 style J fill:#9f9,stroke:#333 ``` --- ### **关键组件说明**： 1. **数据层** - **数据采集**：从数据库、IoT设备、API等获取原始数据。 - **预处理**：清洗、去噪、标准化（如Python+Pandas）。 - **特征工程**：构建特征矩阵（如TF-IDF、图像增强）。 2. **训练层** - **模型训练**：使用框架（如TensorFlow/PyTorch）训练模型。 - **模型仓库**：存储版本化模型（如MLflow/DVC）。 3. **推理层** - **模型部署**：容器化（Docker）或专用服务（TorchServe）。 - **API服务**：提供REST/gRPC接口（如FastAPI）。 4. **应用层** - 实时交互（如聊天机器人）、离线任务（如报表生成）。 --- ### **扩展：深度学习训练架构** ```mermaid graph TB A[训练数据] --> B[数据并行] subgraph GPU集群 B --> C[参数服务器] C --> D[Worker节点1] C --> E[Worker节点2] D -->|梯度更新| C E -->|梯度更新| C end C --> F[聚合模型] F --> G[模型导出] ``` --- ### **典型技术栈标注** ```mermaid graph LR A[Kafka数据流] --> B[Spark预处理] B --> C[TFX训练管道] C --> D[TensorFlow Serving] D --> E[Flask API] E --> F[React前端] ``` --- 如果需要更具体的场景（如推荐系统、CV/NLP专用架构），可以进一步细化！