MLOps：开源课程

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AI 基础设施工程师学习路径是一套以课程模块与实践项目为核心的开源学习资料，覆盖容器、Kubernetes、MLOps、LLM 部署、分布式训练、GPU 集群与监控排障等主题，适合具备一定基础的开发者系统学习。它不是一个能直接部署的基础设施平台，而是一条按“基础到高级”组织的学习路线：每个模块配有学习材料、实践项目与带教育用途 TODO 注释的代码存根，学完要自己动手补全代码、跑通实验才算掌握。据仓库说明，它属于开源 AI Career Curriculum 生态，并链接了基础设施、机器学习工程、AI 工程、治理、创业与人才等相关课程仓库。

30 秒速读

如果你已有约 2 至 4 年相关经验，想系统建立 AI 基础设施知识体系，并通过分模块实验理解容器、MLOps、LLM 服务与分布式训练，这套课程可以作为结构化学习材料使用。反过来，如果你要的是能直接上生产的基础设施方案、现成可部署组件或成熟服务模板，它给不了——选之前先确认自己能提供本地、云端或 GPU 实验条件，并且接受“读材料、补代码、跑实验”的学习方式。

项目信息

项目	内容
资料形式	分阶段开源课程仓库：模块 + 实践项目 + 代码存根
覆盖主题	容器、Kubernetes、MLOps、LLM 部署、分布式训练、GPU 集群、监控排障
涉及工具	Docker、Kubernetes、Airflow、MLflow、DVC、vLLM、RAG、向量数据库、云平台
适合基础	约 2 至 4 年相关经验，具备基础编程、容器、云平台或机器学习知识
学习方式	按模块阅读材料，补全带 TODO 注释的代码存根并运行实验
所属生态	开源 AI Career Curriculum，链接多个相关课程仓库
适用平台	多平台

选型对照：它和另外两条学习路比

结论先行：要的是一条覆盖 AI 基础设施多个方向的完整学习路径、并且愿意动手做实验时，选这套课程；只想快速解决某一个具体问题、或要现成生产模板时，别选它。

维度	本课程仓库	零散官方文档自学	直接拿生产平台模板
结构完整度	按基础到高级分模块，带课程概览与导航	知识点全但无学习顺序，要自己排	无学习路径，只有可部署组件
动手环节	实践项目 + 代码存根，边学边补代码	示例零散，练什么自己找	部署即用，学不到底层原理
覆盖广度	容器、MLOps、LLM、分布式训练、GPU 集群一次覆盖	一次只解决一个工具的问题	只覆盖该平台自带的功能面
成本	资料免费，但实验要自备云资源或 GPU	免费，成本同样在实验环境	按平台计费，学习成本转成使用成本
产出	知识体系与实验经验，无生产组件	零散技能点	可运行的服务，无系统知识沉淀

上手步骤

先读前置条件：打开仓库的 PREREQUISITES.md 与 Getting Started，确认自己是否具备基础编程、容器、云平台或机器学习知识，缺哪块先补哪块再往下走。
按课程概览定学习顺序：从容器与 Kubernetes 等基础模块开始，再进 MLOps、LLM 服务、分布式训练与 GPU 集群，不要跳过基础模块直接做高阶实验。
准备实验环境再开练：部分主题涉及 Docker、Kubernetes、云平台或 GPU，动手前先备好本地容器工具、集群、云资源或 GPU，并给云资源与 GPU 实验设好成本与权限边界。
跟着模块补全代码存根：每个实践项目都有带教育用途 TODO 注释的代码存根，按注释要求补全并跑通，不要只读材料不写代码。
定期复盘与核对链接：学完一个模块后检查课程链接、代码存根与第三方组件文档是否仍然匹配，工具或依赖升级时按实验说明逐项验证，别攒到最后一次返工。