一、为什么做这个开源项目

从互联网、移动互联网到 AI 应用爆发，三轮技术周期下来，一个规律很明显：
应用层热闹，但企业真缺的是能把模型搬上集群、算清算力账、过得了私有化合规的 AI Infra 工程能力。

市面上 95% 的教程停在提示词和套壳 Demo，没有结构化、可复现的实训路径。
因此我们决定把内部实训的最小可用版开源出来，命名：AI Infra Lab。

二、它是什么（不是什么）

AI Infra Lab 不是工具脚本合集，也不是录播课，而是一套：

以“工程任务”为驱动的开源 AI 基础设施实训体系

核心区别：
• 不用“第几章第几节”，改用 Mission（任务）

• 内部叫 “10 个米战士” ——从 Mission 001 GPU 体检，到 Mission 010 端到端推理平台结业

• 目标人群：后端 / SRE / 运维，以及想从应用转基建的开发者

三、10 个米战士任务链（实测验证）

全部任务在 北京元步科技郑州 GPU 集群基地（2× NVIDIA A100-PCIE-40GB） 与本地 Mock 环境双验证通过。

任务 验证深度

001 GPU 算力环境体检 A100 真采 + Mock

002 标准化 AI Docker 环境 镜像/依赖核验

003 vLLM 生产级 LLM 部署 A100 API 实测

004 GPU 资源监控体系 双卡实时指标

005 推理性能全量压测 TTFT/TPS 真数

006 显存溢出 OOM 排查 真机触发 OOM

007 模型量化优化实验 报告级对照

008 K8s 单 Pod 部署示例 YAML 静态

009 AI 服务故障复盘 案例+离线诊断

010 端到端推理平台结业 综合产出

详表与验收报告见项目文档 docs/test-report-v0.1.md。

四、技术栈与实测数据（节选）

• 环境：Ubuntu 24.04 + A100 ×2 + Driver 580 + CUDA 12.0

• vLLM 压测（并发 1）：TTFT 226 ms / TPS 136 tok/s / P99 722 ms

• 监控：GPU0 61%、GPU1 46% 利用率，温度 30–33°C，无风扇（数据中心卡特性）

• Copilot：离线知识库覆盖 6 类故障，不自动执行命令，符合工程收敛原则

五、开源边界与商业分层

为避免“小儿科”误读，明确分层：

维度 V0.1 开源版 商业训练营版

GPU 单机/单卡 Mock 多卡 NCCL / 昇腾

K8s 单 Pod 示例 集群级调度

Copilot 静态诊断 会话压测建议

交付 自学任务 企业内训+陪跑

开源版即商业版唯一前置入口，不割韭菜，只筛人。

六、获取与实体背书

项目地址（GitHub 公开仓库）：https://github.com/cx2009/aiinfra
实体署名：Made by Beijing Yuanbu Tech · Zhengzhou GPU Cluster Team

企业级训推优化与私有化合规需求，统一由官方站点承接（文本域名：yuanbutech.com / qvbus.com）。

七、写在最后

AI 能写部署脚本，但写不出带实体指纹的实测数据，也替代不了生产决策框架。
这 10 个米战士，就是北京元步科技给工程界的一份开工令。

本文由北京元步科技技术团队发布，基于郑州实训基地生产级 GPU 集群实测。