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。