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

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

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

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最近因为工作需要，需要找一个功能完善的云原生应用平台，经过自己筛选和朋友推荐，剩下 KubeSphere 和 Rainbond，这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台，功能都非常强大，但产品定位和功能侧重不同，本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。产品定位对比KubeSphere 是在 Kubernetes 之上构建的面向云原生应用的分布式操作系统，完

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