随着“DevOps”这个词在IT行业开始流行起来，就越来越多地听到有人讨论下面两个问题：什么样的测试才算单元测试？谁应该负责写单元测试？事情就是这么巧，这两个问题都已经被万亿市值的牛X公司...

点击上方蓝字⭐️关注“DevOps云学堂”，接收最新技术实践3月21日晚上8:00分享《Ansible如何使用异步和轮询加速Playbook运行》点击下方预约按钮，预约直播今天是「DevOps云学堂」与你共同进步的第 3天关注公众号，回复 devops，免费加入DevOps学习群获得问题解析、DevOps解决方案指导关注视频号，获取直播回放视频在本文中，我们将讨论Terragrunt它如何帮...

如今，企业正大力投入人工智能（AI）与机器学习（ML）领域，但构建在训练阶段和实际应用中均能高效运行的可扩展模型并非企业面临的唯一挑战。机器学习运维（MLOps）通过融合数据科学、DevOps（开发运维）与机器学习，实现了模型开发、部署和维护的标准化。人工智能能为MLOps提供更智能的自动化、更优的优化方案和更具适应性的系统，甚至可实现模型漂移识别、重新训练管理和扩展编排。成功的AI工作流需要数据

强调自然发育的重要性 尊重个体差异：每个孩子的发育进程都是独特的，父母应尊重孩子的自然发育节奏，而不是过于依赖标准化的成长指标。带娃后会发现工作是最TM轻松的...加班 996都感觉不算啥了... 带娃会给你一种比老板画的饼更好更有效的反馈 -- 幸福和成长， 能够获取幸福和成长的工作一定会很热血，会可持续~ 下面内容写的不是太绝对，当做娱乐一下吧， 总之感觉能带娃的DevOps工程师后面做啥工作

包含超过 2,600 个 Linux、AWS、Docker、Kubernetes、Terraform、Jenkins 和 SRE 方面的实践练习。一份全面的指南，涵盖 Linux、Jenkins、AWS、Kubernetes、Terraform 等资源。这里有 15 个顶级 GitHub 存储库，其中包含结构化的学习路径、练习、项目和备忘单，可帮助您提升 DevOps 专业知识。一个适合初学者的

LLMOps，即大语言模型运维（Large Language Model Operations），是一门新兴学科，专注于大语言模型的开发、部署和管理，将其作为应用背后技术栈的一部分。从数据准备、模型微调，到寻找提升模型性能的方法，本文将概述大语言模型的生命周期及LLMOps的最佳实践。Kubeflow、Netflix的Metaflow、Databricks的MLflow、Skypilot等框架负责

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我们已经全面探讨了构建强大人工智能基础设施的方方面面，从关键组件到真实世界的案例，再到构建自身基础设施的具体步骤。本文将精准指导你了解构建人工智能基础设施的原因与方法，展示真实的人工智能基础设施案例、关键的人工智能组件，以及运用下一代技术协调AI工作负载的最佳方式。倘若你的AI基础设施架构不符合要求，那么数据科学生命周期中的每一个环节，无论是数据采集、模型训练、部署，还是持续的AI推理，都会遇到重

本文将深入探讨如何通过 Jenkins 和 Terraform 的无缝集成，实现云资源的自动化创建与管理，助力 DevOps 团队优化工作流程。无论是传统的虚拟机、存储桶，还是现代的容器和无服务器架构，Terraform 都能够通过相应的提供程序进行管理。Terraform 采用声明性配置的方式，用户只需描述所需的最终状态，而不需要编写执行过程的详细步骤。：定义要创建的 AWS 资源。：从指定的

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