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ML/AI

1. MLflow：端到端的MLOps平台
2. 根植Kubernetes的AI/ML系统：Kubeflow
3. 深度学习模型与大模型
4. 如何训练一个模型（pre-train）
5. 如何微调一个模型（fine-tune）
6. 把模型变成推理服务
7. Python入门
8. vLLM入门
9. vLLM部署Embedding模型
10. 测试大模型的推理性能
11. RAG入门
12. Agent入门
13. Tool-Calling入门
14. Prompt入门

Golang

1. GMP：Go 并发的基础
2. Go 写并发程序的模式
3. 通过可观测分析 go web apiserver 性能
4. 使用 go pprof 定位 web apiserver 性能瓶颈
5. Go实现一个轻量工作流

Kuberbetes/Docker

1. PaaS应该是一种什么形态？
2. Kubernetes调度原理和扩展方法
3. 调度：koordinator 如何支持混布
4. Batch Schedule 和 Volcano 的实现
5. Kubernetes编排原理和定制（CRD）
6. CRD Controller多副本选主
7. CRD Controller 事件机制的设计
8. 在Kubernetes中使用GPU
9. Kubernetes的核心编排调度能力们
10. Configmap热更新原理
11. Pod生命周期状态
12. OpenKruise的CloneSet如何利用Pod状态实现原地变更
13. Kubernetes的组件以及交互过程
14. Docker的隔离原理

可观测

1. 基于可观测生态的 AIOps
2. 基于 eBPF 的可观测技术
3. OpenTelemetry 的设计
4. Prometheus 横向扩展
5. Prometheus 数据压缩