模型之外：30 天搞懂 AI Infrastructure 系列

本系列將從系統工程的角度，介紹現代 ML Infrastructure 背後的重要概念，內容涵蓋資料表示與傳輸、分散式執行環境、Execution Engine、資源排程、記憶體管理與 GPU 運算等主題，並延伸至現代模型 Serving。系列透過 Ray、Kubernetes、vLLM 等實際系統作為案例，理解 Data Locality、Backpressure、Task Scheduling、Object Store、Operator Fusion、Parallelism 等核心設計，建立一套能延伸到不同資料與機器學習系統的武功秘笈！