详细介绍
AI 基础设施课程是一个开源的大模型系统与课程型项目，覆盖从底层算力与芯片资源、集群通信与存储，到容器化、分布式训练与推理的全栈内容。项目围绕工业级大模型训练与推理的工程难点，整理了实战方案、性能优化技巧与教学资料，适合关注大模型系统设计、集群运维与训练加速的工程师与研究者。
主要特性
- 全栈视角：涵盖计算集群、互联通信、存储、容器与云原生、训练与推理等模块。
- 教学与工程结合：提供体系化课程大纲、实战案例与代码示例，便于学习与复现。
- 社区驱动：由多个贡献者持续维护，包含大量实践笔记与实验数据，利于工程落地。
使用场景
- 企业与研究机构构建大模型训练平台与集群性能调优。
- 工程团队学习分布式训练、推理加速、通信优化与集群调度策略。
- 教育与培训场景作为大模型系统与工程实践的教材与案例库。
技术特点
- 注重分布式并行（数据并行、模型并行、流水线并行）与通信效率优化。
- 讨论高性能互联、存储策略与检查点机制，兼顾训练与推理的工程折衷。
- 提供容器化、云原生部署与调度实践，便于在 Kubernetes 等平台交付与扩展。