基础设施、CI/CD、模型部署与监控
基础设施、CI/CD、模型部署与监控
本课程路径为【AI运维工程师】量身设计，聚焦工程系统与基础设施方向。 岗位描述：基础设施、CI/CD、模型部署与监控。 学习路径分2个阶段递进：基础筑基（43个知识点，涵盖编程语言与开发工具） → 工程系统（157个知识点，涵盖AI工程化、AI硬件与算力、云计算与AI基础设施、现代软件架构与云原生）。 参考薪资：20-40K。需要掌握50个工具。 建议按顺序学习，基础阶段（了解级）快速建立概念框架，核心阶段（理解级）深入掌握关键技术，实践阶段（熟练级）达到工程应用能力。
AI运维是连接模型与生产环境的桥梁。模型部署、GPU集群管理、推理服务优化——这些技能决定了AI产品能否真正上线。随着企业AI基础设施规模化，懂AI的运维工程师薪资已比传统运维高出50%以上。
20-40K
数据来源于主流招聘平台 AI 岗位统计，一线城市 3-5 年经验参考。
完成全部 200 节课程并通过面试题测试，可获得 26600 成长积分，覆盖该岗位 50 个核心工具与全部技能要求。
统一的模型推理服务网关，支持多框架、多模型动态加载与弹性扩缩容
从代码提交到生产部署的自动化流水线，支持灰度发布与回滚
基于Kubernetes的AI服务编排与GPU资源调度平台
覆盖基础设施、模型推理与业务指标的全链路监控告警系统
多租户GPU集群的资源隔离与调度策略，提升GPU利用率