趋近智
高级AI基础设施设计与优化
章节 1: 第1章：人工智能平台的架构模式
规模化MLOps原则
算力选择：CPU、GPU 和 TPU 架构
分布式系统的高带宽互连
大规模AI数据集的存储方案
机器学习集群的网络拓扑
实践环节：环境与工具设置
章节 2: 第二章：分布式模型训练的工程化
数据并行：同步与异步更新
大型模型的模型与流水线并行
使用 Horovod 进行训练
使用 Microsoft DeepSpeed 实现 ZeRO 和卸载
长时间运行任务中的容错与检查点技术
动手实践：使用 PyTorch FSDP 进行分布式训练
章节 3: 第三章：使用Kubernetes进行高级资源编排
使用 KubeFlow Pipelines 管理机器学习工作流程
高级GPU调度与共享
面向动态机器学习工作负载的集群自动扩缩容
使用竞价实例和可抢占实例的策略
通过命名空间、配额和优先级类实现多租户
实践：配置GPU感知型自动扩缩组
章节 4: 第4章：高性能模型推理与服务
针对延迟和吞吐量的推理服务架构设计
使用 TensorRT 和 ONNX Runtime 进行模型优化
模型量化技术：INT8和FP8
NVIDIA Triton 推理服务器的多模型服务
模型的A/B测试与金丝雀部署
实战操作：在Triton上部署优化模型
章节 5: 第5章：可伸缩数据管理与特征工程
特征存储的设计与实施
实时与批处理特征计算
结合 DVC 和 Pachyderm 的数据版本控制与血缘追溯
高吞吐量数据处理：Spark 与 Ray
AI数据湖和数据仓储管理
实践：构建一个基本特征摄取管道
章节 6: 第6章：AI的财务运营与治理
将 FinOps 原则应用于机器学习工作负载
机器学习团队的成本归因与分摊模型
优化数据集的云存储成本
为训练和推理合理配置计算资源
自动化成本异常检测
资源消耗治理策略
实践：分析云成本和使用报告
自动化成本异常检测
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- Forecasting: Principles and Practice, Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, 2021 (CRC Press) - 这本全面的开源教科书涵盖了各种时间序列预测方法，包括ARIMA和指数平滑等模型，这些模型对于建立动态基线和检测时间序列数据中的异常至关重要。
- Time-series Anomaly Detection Service at Microsoft, Bin Jiang, Jingge Jia, Zhengping Ma, Jian Li, and Xiaola Lin, 2019 Proceedings of the VLDB Endowment, Vol. 12 (VLDB Endowment) DOI: 10.14778/3352063.3352136 - 本文描述了一个工业级的时间序列异常检测系统，详细介绍了其架构和算法在实际应用中的情况，适用于构建定制的成本异常检测管道。
- AWS Cost and Usage Reports (AWS CUR), Amazon Web Services, 2024 (Amazon Web Services) - 官方文档，解释了如何配置和使用详细的AWS成本和使用报告，这些报告是定制云成本异常检测系统的基础数据源。