AI可视化编排是通过图形化界面（GUI）实现AI工作流、模型逻辑、数据处理流程的拖拽式配置与自动化执行的技术体系，其核心是将复杂的AI开发逻辑封装为可复用组件，并通过可视化引擎实现组件的连接、参数配置与运行调度。其底层技术可拆解为核心支撑层、编排引擎层、可视化交互层三大模块，具体技术栈如下：
一、 核心支撑层：AI与数据处理基础
这一层是AI可视化编排的“能力底座”，提供模型运行、数据处理、算法调用的核心能力。
- 模型服务化技术
- 核心作用：将预训练模型（如LLM、CV模型）或自定义模型封装为标准化接口（RESTful API、gRPC、TensorFlow Serving/TorchServe），让可视化组件能直接调用模型能力。
- 关键技术：
- 模型序列化与反序列化（Pickle、ONNX、TorchScript），实现模型跨环境部署；
- 模型推理优化（TensorRT、ONNX Runtime、vLLM），提升可视化编排流程的运行效率；
- A/B测试框架集成，支持可视化界面中切换不同模型版本对比效果。
- 数据处理与转换引擎
- 核心作用：支撑可视化界面中数据的导入、清洗、格式转换、特征工程等操作。
- 关键技术：
- 分布式计算框架（Spark、Dask），处理大规模数据集的可视化编排任务；
- 数据管道（Data Pipeline）技术（如Apache Airflow、Kubeflow Pipelines），将数据处理步骤拆解为可拖拽组件；
- 低代码
