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 Mock002 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 OOM007 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 1TTFT 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。