RT @Alacritic_Super: Als KI-Infrastruktur-Ingenieur: Bitte lerne: GPU-Architektur, VRAM-Grundlagen, CUDA & Speicherhiera...

RT @Alacritic_Super: Als KI-Infrastruktur-Ingenieur: Bitte lerne: GPU-Architektur, VRAM-Grundlagen, CUDA & Speicherhierarchie; Quantisierung (INT8/FP8/4-bit), Batching & kontinuierliches Batching; vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp & Inferenzoptimierung; KV-Caching, spekulatives Decoding, Prefix-Caching & Token-Durchsatz; verteiltes Training (DDP, FSDP, DeepSpeed, ZeRO); Modellauslieferung (Triton, vLLM, KServe, Ray Serve, SGLang); Kubernetes, Docker & GPU-Orchestrierung; NCCL, InfiniBand & Hochgeschwindigkeitsnetzwerke; Multi-GPU- & Multi-Node-Inferenz; LoRA, QLoRA, PEFT & Fine-Tuning-Pipelines; Vektordatenbanken, Embeddings & RAG-Pipelines; Prompt-Caching, semantisches Caching & Kostenoptimierung; Observability (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Langfuse, Phoenix); LLM-Evaluation, Benchmarking & A/B-Tests; Model Routing & Fallback-Strategien; MCP, KI-Agenten & Workflow-Orchestrierung; Datenpipelines, Kafka & Streaming-Inferenz; Sicherheit, Guardrails & Abwehr von Prompt-Injectio...