从零到一，系统掌握AI基础设施核心技能
这是一个面向初级AI基础设施工程师（0-2年经验）的完整学习路线图项目。它解决了入门者面对AI基础设施领域知识庞杂、不知从何学起的问题，提供了一套结构化的课程体系。核心能力包括：覆盖从Linux、Python基础到Kubernetes、GPU调度、模型推理优化等关键技能；包含实践项目和动手练习，帮助学习者将理论落地；提供职业发展建议和面试准备资源。项目以Python为主要教学语言，内容涉及AI、DevOps、Kubernetes等技术栈，适合希望系统进入该领域的初学者。
awesome-mlops、mlops-basics、kubernetes-learning-path
ai-infra-junior-engineer-learning 是学习教育领域的开源项目，由 ai-infra-curriculum 开发，2025 年首次发布。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 429 个项目，GitHub 星标数为 241。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-24。开源学习课程，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：转行或应届生系统学习AI基础设施知识。同类可对比的替代方案包括 awesome-mlops、mlops-basics、kubernetes-learning-path。
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