七、崗位技能提升與學習資源

• 入門視頻：

  • Mastering LLM Inference Optimization From Theory to Cost Effective Deployment (YouTube)
  • The Best Way to Deploy AI Models (Inference Endpoints) (YouTube)
• 工具與框架：ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO、FastDeploy、Kubernetes、Prometheus、Jaeger

• 教程與文檔：

  • NVIDIA TensorRT文檔
  • ONNX Runtime快速入門
  • Kubernetes官方指南

• 實踐建議：

  • 本地搭建小型推理服務，練習Docker和K8s部署流程
  • 參與開源項目，練習模型量化和性能調優
  • 定期關注社區分享與論文，保持技術敏銳度

八、總結

通過本文，你應掌握：

1. 模型部署全流程：格式導出、容器化、K8s部署、API網關與監控；
2. 推理加速手段：量化、蒸餾、推理引擎與批次優化；
3. 架構設計要點：彈性伸縮、降級策略、日志追蹤與告警；
4. 面試核心問答：如何回答“為什么選TensorRT”“如何在K8s中實現高可用”等常見問題；
5. 實戰演示：完整項目示例展示你對推理部署與優化的能力。

結合這些知識和實踐經驗，加上持續學習的路徑，相信你能在AI推理相關的初級工程師面試中表現出色，成功拿下Offer。祝你面試順利！

#你可能也喜歡這些API文章!

構建基于Claude MCP的天氣查詢智能體 | 實戰落地示例

深入解讀 API Gateway：設計原則、實踐與最佳架構

使用MCP服務在Cursor中集成高德地圖API教程

Akamai API Security 如何保護 Web 應用程序免受攻擊

如何使用 Google News API 獲取實時新聞數據

API 認證：JWT、OAuth 與 API KEY對比

Python與Ollama的開發案例

深入解析 DeepSeek API 密鑰：獲取、使用與最佳實踐

深入解析什么是API安全