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摘要： 核心提要：网络是 AI 系统的“血脉”——模型服务的跨机器调用、监控数据的传输、容器/集群间的通信，都依赖稳定的网络环境。对 AI 运维而言，无需深入研究 TCP/IP 协议栈的底层实现，只需掌握核心协议的作用和高频诊断命令，就能解决 80% 的 AI 场景网络问题。本文聚焦 AI 运维实战需求，拆 阅读全文

摘要： 核心提要：AI 运维的核心价值是“保障 AI 系统稳定运行、降低落地成本”，而非研发算法。新手入门无需掌握复杂的机器学习原理，只需聚焦“基础设施搭建、模型部署交付、监控告警保障、运维自动化”4 大核心模块，这些模块均以传统运维技能为基础，补充 AI 场景特有需求即可快速上手。本文详细拆解每个模块的核 阅读全文

摘要： 核心提要：ELK 栈是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三款工具的组合，核心作用是实现“日志收集→处理→存储→可视化分析”的全流程闭环。本文针对新手，基于 Linux 环境（CentOS 7/Ubuntu 18.04），详细拆解 ELK 栈的基础配置步骤，重点实现“收集系 阅读全文

摘要： 在AI行业快速渗透各领域的当下，“如何低成本入行AI”成为许多技术从业者的核心诉求。算法工程师、AI研究员等岗位虽薪资优厚，但需深厚的数学基础（线性代数、概率论等）和算法积累，门槛过高；而AI运维岗凭借“低入门门槛、高市场需求、清晰发展路径”的核心优势，成为衔接传统IT与AI领域的最佳跳板。本文从门 阅读全文

摘要： 核心提要：本文以“快速落地”为核心目标，手把手教你搭建 Prometheus 基础监控体系，实现对主机 CPU、内存指标的采集、存储与可视化展示。全程基于 Linux 环境（新手友好），涵盖 Prometheus Server、Node Exporter、Grafana 三大核心组件的安装、配置与联 阅读全文

摘要： 核心提要：本文聚焦 AI 系统三大核心组件——PyTorch（灵活易用的训练框架）、TensorFlow（工程化友好的训练与部署框架）、ONNX Runtime（跨框架高性能推理引擎），通过“核心定位+特性拆解+入门实操+适用场景+协同流程”的逻辑，清晰解析各组件的本质与用法，同时给出三者联动的实战 阅读全文

摘要： 核心提要：AI 运维是“传统 IT 运维+AI 领域特性”的交叉领域，新手往往因对“AI 场景特殊性”认知不足，或沿用传统运维思维，陷入各类认知误区。本文梳理了新手最常踩的 6 大核心认知误区，结合实际运维场景拆解误区本质、分析危害，并给出可落地的避坑方案，帮助新手少走弯路，快速建立正确的 AI 运 阅读全文

摘要： 核心提要：本文聚焦 K8s 最基础且必备的 3 大核心概念——Pod、Service、命名空间，通过“概念定义+核心作用+通俗类比+实操演示”的方式，帮新手快速理解其本质，掌握“创建-查看-使用-删除”的核心操作，避开入门常见坑，实现“看完就能用”的学习目标。 K8s（Kubernetes）的核心价 阅读全文

摘要： 一、实操前置准备 1. 必备工具与环境 操作系统：Windows（需开启 WSL2）、MacOS（Intel/Apple Silicon 均可）、Linux（Ubuntu 18.04+ 推荐） 核心软件：Docker Desktop（Windows/Mac）/ Docker Engine（Linux 阅读全文

摘要： 核心提要：本文系统拆解 AI 运维工程师从“入门新手”到“高阶专家”的 3 大成长阶段，梳理各阶段核心技能、学习重点、实操场景与避坑指南，附可视化技能树与成长时间线，帮从业者清晰定位自身短板、规划提升路径，快速具备“模型稳定落地+系统高效运维”的核心能力。 在 AI 技术规模化落地的趋势下，AI 运 阅读全文