MLOps

一份AI机器学习平台研发的深度总结，系统性地梳理和对比GPU集群在模型训练和模型推理这两个核心阶段所扮演的截然不同的角色、挑战及性能优化策略。

机器学习平台稳定性基石：Kubernetes生产级保障实践解析 从平台工程视角看ML/AI基础设施的健壮性 核心观点：ML平台是“平台之上的平台”，其稳定性是算法迭代速度的基石 一个机器学习平台不仅仅是在Kubernetes上运行的普通应 …

构建生产级Kubernetes Operator：从实践中提炼的健壮性设计模式 作者： Gemini 日期： 2025年7月28日 摘要 本文档旨在沉淀和分享在研发大规模机器学习平台及其他云原生服务的过程中，关于如何设计、开发和维护生产 …

从基础设施和软件架构师的双重视角，深入探讨如何利用云原生技术栈为算法工程师打造一个服务于模型全生命周期的、高效、稳定且易用的机器学习平台。