AI负载扩展与基础设施规划

规划并执行跨云提供商或从本地到云端的AI工作负载迁移。在复杂的基础设施过渡期间，最大限度地减少停机时间、控制成本并保持模型性能。

在不牺牲模型性能的前提下降低AI基础设施成本。优化GPU支出、竞价实例策略以及训练和推理工作负载的计算与存储权衡。

为 GPU 加速的 AI 工作负载配置和扩展 Kubernetes。掌握节点亲和性、GPU 资源分配、NVIDIA 设备插件以及多租户 AI 集群管理。

为AI训练和推理工作负载构建可观测性堆栈。通过专用指标和告警监控GPU利用率、训练损失曲线、推理延迟和模型漂移。

消除导致GPU训练任务饥饿的数据管道瓶颈。优化数据加载、预处理、存储I/O和流式管道，以在AI训练期间最大化GPU利用率。

为AI训练和推理工作负载规划GPU集群容量。优化节点数量、互连架构及内存需求，以支持大语言模型和深度学习基础设施。

为高负载AI工作负载扩展MLOps流水线。设计能够应对日益增长的模型复杂性和数据量的训练流水线、特征存储、模型注册表及CI/CD系统。

为大规模AI模型设计分布式训练系统。为运行LLM和基础模型的多节点GPU集群设计数据并行、张量并行和流水线并行策略。

优化LLM推理服务，实现吞吐量、延迟和成本的大规模平衡。配置vLLM、TensorRT-LLM及批处理策略，用于生产级AI部署。

为AI模型服务设计自动扩缩容系统，在避免过度配置的同时应对流量峰值。配置HPA、KEDA以及面向生产推理的GPU感知扩缩容策略。