2026 年 MLOps 与智能体开发进阶路线图

kmeanskaran · x · 2026-08-24

Karan 提出了分三阶段的 MLOps 学习路径，涵盖从 Agent 到经典 ML 的全栈工程技能。

Phase 1 (基础)：AI/ML 生命周期、微服务、监控、推理工程、vLLM、FastAPI、Docker、Redis、Agent 评估等。

Phase 2 (CI/CD 与云原生)：GitHub Actions、监控栈 (Prometheus/Grafana)、AWS IAM/Terraform、ECS 部署与回滚、Celery 队列。

Phase 3 (高可用与分布式)：Kubernetes/Kubeflow、Airflow/Prefect 编排、Kafka、分布式系统与多实例管理。

核心观点：技术栈不代表应用质量，应保持简单，优先最小化可用配置。

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