AI与云原生：应用开发全链路实战与效率提升技巧

资源摘要信息:"本书是一本关于AI和云原生应用开发的全面教程，从设计到部署运维，涵盖了全链路的实战与提效方法。书中深入探讨了当前AI发展的瓶颈，分析了大模型理论研究的不足、深度学习网络的不透明性、算力限制和投入产出的考量等因素，解释了为什么AIGC应用的蓬勃发展尚未出现。同时，作者也指出了云厂商如何通过降低成本来促进大模型的训练和推理，以及AI基础设施工具在资源利用率、研发效率、业务稳定性上的不足。此外，本书还涉及了AI+云原生的场景落地，包括代码工程、客服、信息搜索和设计等领域。" 知识点: ***拐点未到的原因：书中提到了AI技术未能大规模普及的两个主要原因。首先是大模型理论研究的不足，深度学习网络的黑盒问题，以及对 Scaling Law 的信仰。这些因素表明，尽管AI大模型在理论和实践上还不够成熟，但其在某些应用场景已能推动人类社会的发展，例如历史上火的使用就是如此。其次是算力限制和投入产出的考量，即公司投入在大模型上的资金能否带来足够的经济效益。 2. 大模型在不同领域的应用：书中列举了大模型在代码工程、客服、信息搜索、设计等领域的应用实例，展示了大模型已经开始在多个生产场景中落地，其应用价值正在被逐步认可和利用。 3. 云厂商的成本降低对AI发展的影响：云厂商通过降低大模型的训练和推理成本，使得更多公司能够实现正向的投入产出比，从而推动了AI技术的发展。这种成本的降低是AI技术普及和发展的一个重要促进因素。 ***基础设施的发展现状：作者提出AI基础设施在资源利用率、研发效率、业务稳定性上的成熟度较低，且缺乏开源和商业产品带来的最佳实践。这说明AI领域还需要在技术基础设施的建设和完善上下更多功夫，才能更好地服务于AI应用的普及。 5. GPU在AI中的应用：作者提到了GPU在进行AI计算时的高成本问题，暗示了GPU的优化和成本效益分析对于AI技术应用的重要性。这表明在推动AI技术广泛应用的过程中，需要对硬件资源进行精细化管理和优化。 ***+云原生的概念：通过AI与云原生技术的结合，可以提高应用的可扩展性、弹性、可靠性和效率，这是当前及未来云计算发展的一个重要趋势。云原生提供了一套更加灵活和高效的基础设施，为AI应用提供了更广阔的舞台。 ***应用的实战与提效：书中还关注了在AI+云原生环境下，如何从设计到部署运维实现全链路的实战与提效。这部分内容可能涉及到敏捷开发、持续集成/持续部署(CI/CD)、容器化部署、微服务架构等技术的应用，从而提升AI应用的开发效率和运维效率。 通过以上知识点，读者可以系统地了解AI和云原生技术结合的现状、挑战与前景，并且掌握从开发到部署运维的全面技能。这对于希望在AI领域深耕的专业人士来说是一份宝贵的资源。