- 核心任务： - 硬件支持：管理GPU集群、云服务器（像AWS、GCP），让模型训练有足够算力。 - 软件环境：搭建框架（TensorFlow、PyTorch）和工具链，让开发者和模型跑得顺畅。 - 数据管道：把非结构化数据（比如你的Obsidian笔记）变成模型能用的格式，传输到训练环境。 - 扩展性：确保系统能支持从“小作坊”（个人项目）到“大工厂”（企业级AI）的规模。 - 举个例子：你用5000小时的番茄工作法记录想训练一个效率分析模型，AI Infra 就是负责把你的日志数据存好、分配一台GPU跑训练、保证代码不崩的那群“幕后英雄”。 - 和你的兴趣： - 你喜欢AI工具和订阅服务，AI Infra 决定了这些工具背后能不能跑得快、稳。 - 如果你想把Obsidian笔记变成数据集，AI Infra 会帮你设计数据流和计算环境。 - 技术关键词：Kubernetes（容器管理）、Docker（打包环境）、分布式计算、云原生。