白眉大叔 AI 基础知识 - GPU 架构、CUDA 编程、大模型基础及AI Agent 相关知识
AI基础设施终极指南: 学习GPU、Kubernetes、MLOps以及大型语言模型的关键技能_哔哩哔哩_bilibili
AI基础设施终极指南: 学习GPU、Kubernetes、MLOps以及大型语言模型的关键技能
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成为AI基础设施专家：学习GPU、Kubernetes、MLOps以及大型语言模型的关键技能。
您将会学到
了解 AI 基础设施基础，包括 Linux、云计算、CPU 与 GPU 的区别，以及为何基础设施对驱动现代 AI 系统至关重要。
在 AWS、Google Cloud 和 Azure 上部署和管理支持 GPU 的云实例，比较 AI 工作负载的成本、性能和扩展选项。
使用 Docker 容器、Kubernetes 编排和 Helm 图表构建、打包和部署 AI 应用，实现高效的多服务基础设施。
使用 CUDA、NVLink 和内存层次结构优化 GPU 性能，同时掌握使用 PyTorch、TensorFlow 和 Horovod 进行分布式 AI 训练。
使用 MLflow、CI/CD 工具和模型注册表实现 MLOps 管道，确保 AI 模型的可重复性、版本控制和持续交付。
使用 FastAPI、TorchServe 和 NVIDIA Triton 服务并扩展模型，为高性能 AI 推理系统提供负载均衡和监控。
使用 Prometheus、Grafana、IAM、漂移检测、加密和节省成本的云资源策略监控、保护并优化 AI 基础设施。
完成 50 多个实践实验室和一个综合项目，以自信地设计、部署和展示一个完整规模、可投入生产的 AI 基础设施系统。
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