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中国版ChatGPT高潮即将到来,解密ChatGPT底层网络架构

2022年11月30日人工智能研究实验室OpenAI发布全新聊天机器人ChatGPT,在中国用户无法访问的前提下,上线仅两个月月活用户就突破了1亿。ChatGPT如同重磅炸弹,一时间火遍全球。

面对这一万亿级市场机遇,在国内,无论是资本方、科技巨头、还是AI企业,纷纷躬身入局,加入这场军备竞赛。谷歌、百度相继宣布将推出对标ChatGPT的产品,腾讯、阿里、快手、字节跳动等也在紧锣密鼓地布局。

美团联合创始人王慧文在朋友圈高调发声,表示愿意带资 5000 万美元入组并进军人工智能,以打造中国版 OpenAI 和 ChatGPT。

从 2022 年 12 月 1 日至 2023 年 2 月 15 日,这些 ChatGPT 概念股涨幅中位数在 25% 以上,而同期上证指数涨幅只有 3.65%。

2023年我们将迎来AI发展热潮,为了给入局的企业提前做好准备,小犀从自身擅长的网络角度为大家揭秘ChatGPT底层的网络架构。

ChatGPT底层网络架构

ChatGPT此类智能聊天机器人的服务模式属于SaaS服务模式,背后的网络涉及前端网络、后端网络、神经网络模型和数据库网络等方面,需要采用多种技术来保证网络的可靠性、性能和安全性。

01.前端网络:用户可以通过Web浏览器、移动应用或者其他客户端软件进行访问。前端网络负责将用户输入的文本发送到ChatGPT后端服务器上,通常采用HTTP/HTTPS协议进行数据传输。在前端网络中,会采用一些技术来保证数据传输的安全性和可靠性, 例如使用SSL/TLS协议进行加密和身份验证。

02.ChatGPT服务器:ChatGPT服务器负责接收用户输入的文本,并对其进行处理和回答。服务器通常部署在云平台上,可以支持多个用户同时进行交互。

03.后端网络:后端网络是指服务器与神经网络模型之间的数据传输通道。后端网络负责将用户的请求通过网络传输到云端的神经网络模型中进行处理,并将处理结果返回给服务器。在后端网络中,需要采用一些技术来保证数据传输的可靠性和性能,例如使用负载均衡、容错和高可用技术,以确保服务的稳定性和可用性。

04.神经网络模型:神经网络模型是ChatGPT的核心,它负责对用户输入的文本进行语义理解和生成回答。通常情况下,神经网络模型是部署在云上的,因为云计算平台提供了各种机器学习服务和计算资源,可以支持大规模的神经网络模型训练和推理,同时,云计算平台可以更好地支持可扩展性和高可用性,且使模型易于访问和管理。

05.数据库网络:Chat GPT需要存储和管理用户的历史记录和对话状态, 通常使用数据库来实现。在数据库网络中,需要采用一些技术来保证数据的安全性、可靠性和性能,例如使用数据加密、备份和容错技术。

部署在云上的机器学习模型通常需要访问大量的数据和计算资源,因此需要具有高网络带宽和低延迟,以确保高效的数据传输和模型推理。

助力场景方案来了

犀思云基于服务众多SaaS服务商的网络经验,为ChatGPT此类聊天机器人服务准备了以下网络解决方案:

方案优势:

1、高可用架构,保障服务连续性及稳定性

双链路、双POP、双设备、支持多云连接冗余部署,保障服务高可用性。当链路、设备或节点发生故障时,可实现自动路由切换,保障用户良好使用体验。

2、全链路融合网络

可融合犀思云自身SD-WAN承载网、运营商MPLS、公网、4G/5G等全链路网络,可基于客户需求进行灵活部署,即满足安全性、稳定性需求,同时实现降本增效。

3、网络统一可视化管理,提高网络运营效率

通过Hybrid WAN管理平台可实现统一网络配置、网络拓扑、网络监测、流量分析,链路、设备、站点状态监测,平台故障主动告警,降低客户网络运营管理成本,提网络管理升效率。

4、混合多云网络,网络灵活易扩展

专线预连接了全球13家主流公有云的多个地域及多个可用区,支持客户新增公有云节点快速入网。支持BGP路由协议的Full-Mesh网络,支持网络快速弹性扩容,保障业务快速调整,灵活伸缩,实现云网一体化。

5、全球应用加速

全球合作数据中心及边缘站点120+,基于全球分布式边缘网络,可实现海内外超低时延访问。

犀思云是国内领先的NaaS(网络即服务)服务提供商,深耕SDN/NFV技术近十年,在混合多云连接领域经验丰富,已连接全球生态伙伴达100+,分布POP节点120+,专线预连接了全球13家主流公有云的多个地域及多个可用区,累计服务企业客户达1000+。致力于让客户像使用云一样使用网络,并为客户提供端到端融合网络即服务解决方案。

未来已来,犀思云已经在为国内AI企业发展铸好网络基石,欲了解更多信息,欢迎致电咨询。


本文转载自: https://blog.csdn.net/syscloud123/article/details/129260583
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