声明：此文章由ChatGPT生成
随着 AI 技术的广泛应用，越来越多企业开始构建自有的模型训练与部署平台，AI + 云原生 已成为未来趋势。
我作为一名有一定使用经验的后端开发者，希望系统学习 Docker / Kubernetes / Rancher，并深入了解如何构建 AI 训练与部署平台，最终成长为具备平台搭建能力的 AI 基础设施专家（MLOps Engineer） 。
本文整理了一份学习计划，分为三个阶段，目标明确、实战导向，适合想从后端转向 AI 平台方向的开发者参考。
🧭 学习总览
| 阶段 | 目标 | 时间 | 关键词 |
|---|---|---|---|
| ✅ 阶段一 | 云原生核心能力夯实 | 4-6 周 | Docker、K8s、CI/CD |
| 🚀 阶段二 | AI 平台核心技术学习 | 6-8 周 | Kubeflow、GPU、模型服务 |
| 🧠 阶段三 | 项目实战与平台能力 | 4-6 周 | 多租户、调度、平台化 |
✅ 阶段一：云原生核心能力夯实（4~6 周）
📌 学习重点
- 理解 Docker 镜像构建、调试与优化
- 掌握 Kubernetes 核心资源与 Helm 部署
- 配置 CI/CD、监控、权限控制等基础设施
📅 建议计划
| 时间 | 内容 |
|---|---|
| Week 1-2 | Dockerfile 多阶段构建，编写自己的项目镜像，搭建私有仓库（Harbor） |
| Week 3-4 | 学习 Kubernetes 核心概念，部署一个小型三层架构系统 |
| Week 5-6 | 使用 GitHub Actions / Jenkins 自动部署，搭建 Prometheus + Grafana 监控体系，配置基本权限（RBAC） |
🚀 阶段二：AI 平台核心技术构建（6~8 周）
📌 学习重点
- 学会训练流程自动化（Kubeflow Pipelines）
- 掌握 GPU 容器部署与资源调度
- 构建模型服务平台（KServe / Triton）
📅 建议计划
| 时间 | 内容 |
|---|---|
| Week 1-2 | 使用 nvidia-docker 训练模型，在 Kubernetes 上调度 GPU |
| Week 3-4 | 部署 Kubeflow，跑通完整训练流程（Notebook → Pipeline → 模型产出） |
| Week 5-6 | 学习并部署 Triton Inference Server，实现多模型服务 |
| Week 7-8 | 了解实验管理（MLFlow）、特征仓库（Feast）、数据流调度（Flyte）等组件 |
🧠 阶段三：平台实战与架构能力（4~6 周）
📌 实战项目建议
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 企业级 AI 平台 | 使用 Rancher 管理 Kubeflow，支持 Notebook、多用户、多模型、GPU 资源池 |
| 训练 + 部署一体化平台 | 支持模型训练、注册、部署、推理、自动扩缩容、监控告警 |
📌 架构能力提升方向
- 多租户与权限隔离（Namespace + RBAC + Keycloak）
- GPU 队列与资源调度（Kueue、Volcano）
- 模型安全与上线管理（版本控制、灰度发布、日志追踪）
📚 推荐学习资源
- Kubeflow 官方文档：www.kubeflow.org/
- Awesome MLOps：github.com/visenger/aw…
- NVIDIA Triton：github.com/triton-infe…
- MLOps 学习网站：www.learnmlops.com/
- KubeAcademy（视频） ：kube.academy/
🎯 学成之后，我将具备：
- 独立部署训练平台与推理服务的能力
- 掌握 AI 模型从 Notebook 到线上服务的全流程
- 拥有 1~2 个完整的项目 Demo，可作为简历作品
- 初步具备在中小企业落地 AI 基础平台的能力
📌 结语
这是一场从后端开发者到平台专家的系统成长过程，路线明确，目标清晰。随着 AI 在各行各业的落地，对“懂 AI 又懂平台”的工程师需求只会越来越大。如果你也在转型之路上，不妨参考这个路线，开始你的进阶之旅吧！
