为什么选择这里？
专为 FDE（AI 前沿部署工程师）岗位设计的系统学习路径，覆盖从原理到生产的全链路
63 篇技术文档
涵盖 15000+ 行深入讲解，从原理到实践
40+ 架构图
Mermaid 图表直观展示，告别抽象概念
面试答题框架
每章配套面试视角，满分回答模板
7 个动手实验
vLLM 部署、量化、Profiling 等真实操作
源码解读教程
nanoGPT、llm.c、llama.cpp、vLLM 源码分析
真实案例
70B 模型上线、GPU 利用率优化等实战经验
技能树
17 个阶段，循序渐进。从零基础到生产实战。
1
AI 基础认知
了解 FDE 岗位定位
什么是 FDEFDE 类型学习路径
2
模型架构
Transformer 内部机制
AttentionKV CacheMoEFFN
3
GPU 底层
硬件与显存模型
GPU 架构显存层级性能瓶颈互联
4
推理优化
让模型跑得快、省资源
vLLMTRT-LLM量化KV Cache 量化
5
分布式推理
多卡/多机并行
TPPPMoE 并行
6
生产部署
从本地到线上服务
K8s扩缩容可观测性容灾
7
Agent 架构
记忆、工具、规划
记忆系统RAGFunction Calling
8
成本运营
省钱与资源规划
成本拆解优化策略容量规划
9
前沿评估
新技术追踪与评估
投机解码FP8评估流程
10
面试通关
答题框架与话术
自我介绍技术答题项目故事HR 面
11
团队管理
培养与建设
团队文化成长路径招聘策略
12
动手实验
7 个实操练习
vLLM 部署量化ProfilingOOM