AI 인프라 엔지니어(AI infrastructure engineer)로 전향하고 싶지만, 온라인 자료들이 너무 산발적이거나 실습 없이 이론만 다루는 경우가 많습니다.

마침 GitHub에서 오픈 소스로 된 초보자 학습 경로를 발견했습니다: AI Infra Engineer Learning.

이 전체 과정은 컨테이너화(containerization)와 Kubernetes부터 GPU 컴퓨팅, 대규모 모델 인프라(large model infrastructure)에 이르기까지 10개의 모듈로 나뉘어 있으며, 각 모듈마다 코드 실습과 퀴즈가 제공됩니다.

GitHub:
http://github.com/ai-infra-curriculum/ai-infra-engineer-learning

또한 모델 서빙 배포(model serving deployment), 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인(end-to-end machine learning pipeline), 대규모 모델 배포 플랫폼(large model deployment platform)의 3가지 실습 프로젝트가 포함되어 있으며, 난이도가 점진적으로 높아져 포트폴리오를 완성할 수 있습니다.

이 과정은 멀티 클라우드 플랫폼(multi-cloud platforms), 분산 학습(distributed training), 비용 최적화(cost optimization)와 같은 실제 작업 시나리오를 다루며 주요 기술 기업의 요구 사항과 완벽하게 일치합니다.

AI 인프라를 체계적으로 배우고 싶거나 관련 직무 면접을 준비하는 분들에게 이 과정은 저장하고 공부할 가치가 있습니다.