基于AI大模型的上层应用开发，技术栈要求通常包括以下几个方面：

1. 编程语言：Python是AI领域的主要编程语言，具有大量的库和框架支持，是大模型开发的首选语言 。TypeScript也是不错的选择，很多模型对外提供类似的API接口供大家使用，作为一个全栈语言，TypeScript可以编写前后端通吃的模型应用。

2. 深度学习框架：TensorFlow和PyTorch是两个主流的深度学习框架，广泛应用于AI大模型的开发与训练 。

3. API调用能力：掌握如何使用OpenAI等平台提供的API进行大模型的调用是必要的技能 。

4. Jupyter Notebook：作为开发和测试的主要环境，Jupyter Notebook支持在本地环境下调用OpenAI API 。

5. Prompt Engineering：即提示工程，是AI大模型开发中的一项关键技术，用于最大化利用大模型的能力 。

6. 多模态数据处理：如果大模型支持多模态输入，需要具备处理图像、视频、音频等非文本数据的能力 。

7. 模型微调：对预训练的大模型进行微调以适应特定应用场景的能力 。

8. 软硬件适配：了解如何将大模型适配到不同的硬件平台上，如GPU、TPU等，并进行性能优化 。

9. 安全性和隐私保护：在开发过程中，需要考虑到数据的安全性和隐私保护问题 。

10. 知识库构建：构建和维护知识库，以支持大模型在特定领域的应用 。

11. 工具集成：将大模型与外部工具集成，如搜索引擎、APIs等，以扩展模型的能力 。

12. 模型评估和测试：具备对大模型输出结果进行评估和测试的能力，确保模型的可靠性和准确性 。

13. 持续学习：大模型技术在快速发展，开发者需要持续学习最新的技术和方法 。

开发者需要具备跨学科的知识和技能，包括机器学习、自然语言处理、软件工程和领域专业知识，以构建高效、可靠的AI大模型应用。

API调用

在基于AI大模型进行上层应用开发时，API调用是一个关键的技术环节。API调用允许开发者通过特定的参数与大模型进行交互，实现各种功能。以下是一些关于API调用的要点：

1. 调用参数：在调用大模型API时，需要指定一些关键参数，例如模型类型（如gpt-3.5-turbo、gpt-3.5-16k-0613、gpt-4等），提示信息（message），温度系数（temperature）以及最大token数（max_tokens）。

2. API申请：使用大模型API通常需要向服务提供商申请API访问权限，这可能包括获取API密钥等步骤。

3. 实践操作：在实际开发中，开发者可能需要通过代码库拉取、设置代理、编写调用代码等方式来实现API调用。例如，使用Python的requests库来发送API请求，并处理响应数据。

4. 次数限制：API调用可能受到频率限制，如每分钟请求最大次数（RPM）和每分钟Token通信量最大值（TPM），这需要开发者在设计应用时予以考虑。

5. 安全性和隐私保护：在调用API时，需要考虑数据的安全性和隐私问题。例如，使用可信执行环境（TEE）来保护数据和模型的机密性和完整性。

6. 模型微调：为了提高大模型在特定任务上的性能，可能需要对模型进行微调。微调可以通过监督学习、自监督学习或强化学习等方式进行，涉及到选择微调任务、准备训练数据集、选择基础模型、进行微调训练以及评估模型性能等步骤。

7. 多模态数据处理：如果大模型支持多模态输入，开发者需要具备处理图像、视频、音频等非文本数据的能力，这可能涉及到数据的向量化、存储和管理。

8. 软硬件适配：开发者需要了解如何将大模型适配到不同的硬件平台上，如GPU、TPU等，并进行性能优化。

9. 知识库构建：构建和维护知识库，以支持大模型在特定领域的应用，可能涉及到使用工具如AnythingLLM来构建本地私有化的专属AI知识库。

10. 工具集成：将大模型与外部工具集成，如搜索引擎、APIs等，以扩展模型的能力。

MaaS模型即服务

“模型即服务”（Model-as-a-Service, MaaS）是一种新兴的云计算服务模型，它允许用户通过互联网访问和使用人工智能模型，而无需自己构建和维护这些模型。MaaS在人工智能产业链中处于中游位置，基于平台服务、模型及数据集服务、应用开发服务的供给能力，形成了初步的产业图谱 。比如国内的百度智能云、阿里云积平台、硅基智能、OpenRouter等等。

MaaS的核心优势在于其能够提供从数据处理到模型训练、验证、部署及监控的流水线服务，使用户可以更加便捷地开发和部署AI应用。例如，Google的AI Platform、微软的Azure Machine Learning和亚马逊的Amazon SageMaker等平台，均提供了这样的服务 。

MaaS的落地实施需要考虑多个方面，包括准备与评估、制定战略、制定措施以及实施与监控。这些步骤有助于确保MaaS的成功实施，并与城市的可持续发展战略相一致 。

MaaS的发展同时也面临一些挑战，如尚未形成统一的服务规范和标准体系，服务质量难以衡量，以及模型服务易用性不足等问题 。

在具体实践中，MaaS已被应用于金融、电网等领域，帮助企业提升效率、降低成本，并促进了业务的数字化转型。例如，平安银行的BankGPT服务平台就是MaaS在金融领域的一个应用实例，它通过提供多种模型服务，支持了行内模型应用的高效、低成本开发 。

此外，MaaS也在推动出行即服务（Mobility-as-a-Service）的发展，这是一种整合多种出行方式的一体化服务平台，旨在提供高效、经济、低碳的出行方案，推动绿色、共享、包容性出行 。

总的来说，MaaS作为一种服务模式，通过提供易于访问的AI模型服务，有助于降低技术门槛，加速AI技术在各行各业的应用和普及。