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Infrasys-AI/AIInfra · source

Snapshot 0 · 2026-11-04T12:47:27Z · Jupyter Notebook · Apache-2.0
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AIInfra（AI 基础设施）指AI系统从底层芯片等硬件，到上层软件栈支持AI大模型训练和推理。
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<!--Copyright © ZOMI 适用于[License](https://github.com/Infrasys-AI/AIInfra)版权许可-->

# AIInfra

文字课程内容正在一节节补充更新，尽可能抽空继续更新正在 :octocat: [AIInfra](https://github.com/Infrasys-AI/AIInfra)，希望您多多鼓励和参与进来！！！

文字课程开源在 :hamburger: [AIInfra](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs)，系列视频托管[B 站 ZOMI 酱](https://space.bilibili.com/517221395)和 :yt: [油管 ZOMI6222](https://www.youtube.com/@zomi6222/videos)，PPT 开源在 :octocat: [AIInfra](https://github.com/Infrasys-AI/AIInfra)，欢迎引用！

## 课程背景

这个开源项目英文名字叫做 **AIInfra**，中文名字叫做 **AI 基础设施**。大模型是基于 AI 集群的全栈软硬件性能优化，通过最小的每一块 AI 芯片组成的 AI 集群，编译器使能到上层的 AI 框架，训练过程需要分布式并行、集群通信等算法支持，而且在大模型领域最近持续演进如智能体等新技术。

本开源课程主要是跟大家一起探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计，而整个系统是围绕着 ZOMI 在工作当中所积累、梳理、构建 AI 大模型系统的基础软硬件栈，因此成为 AI 基础设施。希望跟所有关注 AI 开源课程的好朋友一起探讨研究，共同促进学习讨论。

与 **AISystem**[https://github.com/Infrasys-AI/AISystem] 项目最大的区别就是 **AIInfra** 项目主要针对大模型，特别是大模型在分布式集群、分布式架构、分布式训练、大模型算法等相关领域进行深度展开。

![大模型系统全栈](static/images/aifoundation01.jpg)

## :clapper: 课程内容大纲

课程主要包括以下模块，内容陆续更新中，欢迎贡献：

| 序列 | 教程内容 | 简介 | 地址 |
| --- | --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- |
| 00 | :checkered_flag: [大模型系统概述](#00-大模型系统概述) | 系统梳理了大模型关键技术点，涵盖 Scaling Law 的多场景应用、训练与推理全流程技术栈、AI 系统与大模型系统的差异，以及未来趋势如智能体、多模态、轻量化架构和算力升级。 | [Slides](./00Summary/) |
| 01 | :checkered_flag: [AI 计算集群](#01-AI-计算集群) | 大模型虽然已经慢慢在端测设备开始落地，但是总体对云端的依赖仍然很重很重，AI 集群会介绍集群运维管理、集群性能、训练推理一体化拓扑流程等内容。 | [Slides](./01AICluster/) |
| 02 | :checkered_flag: [通信与存储](#02-通信与存储) | 大模型训练和推理的过程中都严重依赖于网络通信，因此会重点介绍通信原理、网络拓扑、组网方案、高速互联通信的内容。存储则是会从节点内的存储到存储 POD 进行介绍。 | [Slides](./02StorComm/) |
| 03 | :checkered_flag: [集群容器与云原生](#03-集群容器与云原生) | 讲解容器与 K8S 技术原理及 AI 模型部署实践，涵盖容器基础、Docker 与 K8S 核心概念、集群搭建、AI 应用部署、任务调度、资源管理、可观测性、高可靠设计等云原生与大模型结合的关键技术点。 | [Slides](./03DockCloud/) |
| 04 | :checkered_flag: [分布式训练](#04-大模型训练) | 大模型训练是通过大量数据和计算资源，利用 Transformer 架构优化模型参数，使其能够理解和生成自然语言、图像等内容，广泛应用于对话系统、文本生成、图像识别等领域。 | [Slides](./04Train/) |
| 05 | :checkered_flag: [分布式推理](#05-大模型推理) | 大模型推理核心工作是优化模型推理，实现推理加速，其中模型推理最核心的部分是 Transformer Block。本节会重点探讨大模型推理的算法、调度策略和输出采样等相关算法。 | [Slides](./05Infer/) |
| 06 | :checkered_flag: [大模型算法与数据](#06-大模型算法与数据) | Transformer 起源于 NLP 领域，近期统治了 CV/NLP/多模态的大模型，我们将深入地探讨 Scaling Law 背后的原理。在大模型算法背后数据和算法的评估也是核心的内容之一，如何实现 Prompt 和通过 Prompt 提升模型效果。 | [Slides](./06AlgoData/) |
| 07 | :checkered_flag: [大模型应用](#07-大模型应用) | 当前大模型技术已进入快速迭代期。这一时期的显著特点就是技术的更新换代速度极快，新算法、新模型层出不穷。因此本节内容将会紧跟大模型的时事内容，进行深度技术分析。 | [Slides](./07Application/) |

## 课程细节

### **[00. 大模型系统概述](./00Summary/)**

系统梳理了大模型关键技术点，涵盖 Scaling Law 的多场景应用、训练与推理全流程技术栈、AI 系统与大模型系统的差异，以及未来趋势如智能体、多模态、轻量化架构和算力升级。

| 大纲  | 小结       | 链接      | 状态 |
|:---:|:--- |:--- |:---:|
| 概述      | 01. [Scaling Law 整体解读](./00Summary/01ScalingLaw.md) | [Markdown](./00Summary/01ScalingLaw.md), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/00Summary/01ScalingLaw.html)  | :o: |
| 概述      | 02. [Standard Scaling Law](./00Summary/02StandardScaling.md) | [Markdown](./00Summary/02StandardScaling.md), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/00Summary/02StandardScaling.html)  | :white_check_mark: |
| 概述      | 03. [Inference Time Scaling Law](./00Summary/03TTScaling.md) | [Markdown](./00Summary/03TTScaling.md), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/00Summary/03TTScaling.html)  | :o: |
| 概述      | 04. [大模型训练与 AI Infra 的关系分析](./00Summary/04TrainingStack.md) | [Markdown](./00Summary/04TrainingStack.md), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/00Summary/04TrainingStack.html)  | :white_check_mark: |
| 概述      | 05. [大模型推理与 AI Infra 的关系分析](./00Summary/05InferStack.md) | [Markdown](./00Summary/05InferStack.md), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/00Summary/05InferStack.html) | :white_check_mark: |
| 概述      | 06. [AI Infra 核心逻辑与行业趋势](./00Summary/06Future.md) | [Markdown](./00Summary/06Future.md), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/00Summary/06Future.html)  | :white_check_mark: |

---

### **[01. AI 计算集群](./01AICluster/)**

AI 集群架构演进、万卡集群方案、性能建模与优化，GPU/NPU 精度差异及定位方法。

| 编号  | 名称       | 具体内容      | 状态 |
|:---:|:--- |:--- |:---:|
| 1      | [计算集群之路](./01AICluster/01Roadmap/) |  高性能计算集群发展与万卡 AI 集群建设及机房基础设施挑战  | :white_check_mark: |
| 2      | [L0/L1 AI 集群基建](./01AICluster/02L0L1Base/)   | 服务器节点的基础知识、散热技术的发展与实践       | :white_check_mark: |
| 3      | [万卡 AI 集群](./01AICluster/03SuperPod/)  | 围绕万卡 AI 集群从存算网络协同、快速交付与紧张工期等挑战   | :white_check_mark: |
| 4      | [集群性能分析](./01AICluster/04Performance/)  | 集群性能指标分析、建模与常见问题定位方法解析   | :o: |

#### :triangular_flag_on_post: [1.4 集群性能分析](./01AICluster/04Performance/)

| 大纲 | 小节 | 链接 | 状态 |
|:--- |:---- |:-------------------- |:---- |
|:sparkling_heart:|:star2:|:sparkling_heart:| |
| 性能 实践 :computer: | CODE 01: 拆解 Transformer-Decoder | [Markdown](./01AICluster/04Performance/CODE01Modeling.md), [Jupyter](./01AICluster/04Performance/CODE01Modeling.md), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/01AICluster04Performance/CODE01Modeling.html) | :white_check_mark: |
| 性能 实践 :computer: | CODE 02: MOE 参数量和计算量 | [Markdown](./01AICluster/04Performance/CODE02MOE.md), [Jupyter](./01AICluster/04Performance/CODE02MOE.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/01AICluster04Performance/CODE02MOE.html) | :white_check_mark: |
| 性能 实践 :computer: | CODE 03: MFU 模型利用率评估 | [Markdown](./01AICluster/04Performance/CODE03MFU.md), [Jupyter](./01AICluster/04Performance/CODE03MFU.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/01AICluster04Performance/CODE03MFU.html) | :white_check_mark: |

---

### **[02. 通信与存储](./02StorComm/)**

通信与存储篇：AI 集群组网技术、高速互联方案、集合通信原理与优化、存储系统设计及大模型挑战。

| 编号  | 名称       | 具体内容      | 状态 |
|:---:|:--- |:--- |:--- |
| 1      | [集群组网之路](./02StorComm/01Roadmap/) | AI 集群组网架构设计与高速互联技术解析  | :white_check_mark: |
| 2      | [网络通信进阶](./02StorComm/02NetworkComm/) | 网络通信技术进阶：高速互联、拓扑算法与拥塞控制解析  | :o: |
| 3      | [集合通信原理](./02StorComm/03CollectComm/) | 通信域、通信算法、集合通信原语  | :white_check_mark: |
| 4      | [集合通信库](./02StorComm/04CommLibrary/)   | 集合通信库技术解析：MPI、NCCL 与 HCCL 架构及算法原理  | :white_check_mark: |
| 5      | [集群存储之路](./02StorComm/05StorforAI/) | 数据存储、CheckPoint 梯度检查点等存储与大模型结合的相关技术  | :white_check_mark: |

---

### **[03. 集群容器与云原生](./03DockCloud/)**

AI 集群云原生篇：容器技术、K8S 编排、AI 云平台与任务调度，提升集群资源管理与应用部署效率。

| 编号  | 名称       | 具体内容      |
|:---:|:--- |:--- |
| 1      | [容器时代](./03DockCloud/01Roadmap/) | 容器技术基础与云原生架构解析，结合分布式训练应用实践  |
| 2      | [容器初体验](./03DockCloud/02DockerK8s/) | Docker 与 K8S 基础原理及实战，涵盖容器技术与集群管理架构解析  |
| 3      | [深入 K8S](./03DockCloud/03DiveintoK8s/) |  K8S 核心机制深度解析：编排、存储、网络、调度与监控实践 |
| 4      | [AI 云平台](./03DockCloud/04CloudforAI/) |  AI 云平台演进与云原生架构解析，涵盖持续交付与智能化运维实践  |

---

### **[04. 分布式训练](./04Train/)**

大模型训练全解析：并行策略、加速算法、微调与评估，覆盖训练到优化的完整流程。

| 编号  | 名称       | 具体内容      |
|:---:|:--- |:--- |
| 1      | [4.1 分布式并行基础](./04Train/01ParallelBegin/) | 分布式并行的策略分类、模型适配与硬件资源优化对比  |
| 2      | [4.2 大模型并行进阶](./04Train/02ParallelAdv/) | Megatron、DeepSeed 架构解析、MoE 扩展与高效训练策略 |
| 3      | [4.3 大模型训练加速](./04Train/03TrainAcceler/) | 大模型训练加速在算法优化、内存管理与通算融合策略解析  |
| 4      | [4.4 后训练与强化学习](./04Train/04PostTrainRL/) |  后训练与强化学习算法对比、框架解析与工程实践  |
| 5      | [4.5 大模型微调 SFT](./04Train/05FineTune/) |  大模型微调算法原理、变体优化与多模态实践  |
| 6      | [4.6 大模型验证评估](./04Train/06VerifValid/) | 大模型评估、基准测试与统一框架解析   |

#### :triangular_flag_on_post: [4.1 分布式并行基础](./04Train/01ParallelBegin/)

| 大纲 | 小节 | 链接| 状态 |
|:-- |:-- |:-- |:--: |
| 分布式并行 | 01 分布式并行框架介绍  | [PPT](./04Train/01ParallelBegin/01Introduction.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1op421C7wp) | |
| 分布式并行 | 02 DeepSpeed 介绍  | [PPT](./04Train/01ParallelBegin/02DeepSpeed.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1tH4y1J7bm) | |
| 并行 实践 :computer: | CODE 01: 从零构建 PyTorch DDP | [Markdown](./04Train/01ParallelBegin/Code01DDP.md), [Jupyter](./04Train/01ParallelBegin/Code01DDP.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train01ParallelBegin/Code01DDP.html) | :white_check_mark: |
| 并行 实践 :computer: | CODE 02: PyTorch 实现模型并行 | [Markdown](./04Train/01ParallelBegin/Code02MP.md), [Jupyter](./04Train/01ParallelBegin/Code02MP.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train01ParallelBegin/Code02MP.html) | :white_check_mark: |

#### :triangular_flag_on_post: [4.2 大模型并行进阶](./04Train/02ParallelAdv/)

| 大纲 | 小节 | 链接 | 状态 |
|:-- |:-- |:-- |:--:|
| 分布式并行 | 01 优化器并行 ZeRO1/2/3 原理  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/01DSZero.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1fb421t7KN) | |
| 分布式并行 | 02 Megatron-LM 代码概览  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/02Megatron.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV12J4m1K78y) | |
| 分布式并行 | 03 大模型并行与 GPU 集群配置  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/03MGConfig.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1NH4y1g7w4) | |
| 分布式并行 | 04 Megatron-LM TP 原理  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/04MGTPPrinc.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1yw4m1S71Y) | |
| 分布式并行 | 05 Megatron-LM TP 代码解析  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/05MGTPCode.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1cy411Y7B9) | |
| 分布式并行 | 06 Megatron-LM SP 代码解析  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/06MGSPPrinc.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1EM4m1r7tm) | |
| 分布式并行 | 07 Megatron-LM PP 基本原理  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/07MGPPPrinc.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV18f42197Sx) | |
| 分布式并行 | 08 流水并行 1F1B/1F1B Interleaved 原理  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/08MGPPCode.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1aD421g7yZ) | |
| 分布式并行 | 09 Megatron-LM 流水并行 PP 代码解析  | [PPT](./04Train/02ParallelAdv/08MGPPCode.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1hs421g7vN) | |
|:sparkling_heart:|:star2:|:sparkling_heart:| |
| 并行 实践 :computer: | CODE 01: ZeRO 显存优化实践 | [Markdown](./04Train/02ParallelAdv/Code01ZeRO.md), [Jupyter](./04Train/02ParallelAdv/Code01ZeRO.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train02ParallelAdv/Code01ZeRO.html) | :white_check_mark: |
| 并行 实践 :computer: | CODE 02: Megatron 张量并行复现 | [Markdown](./04Train/02ParallelAdv/Code02Megatron.md), [Jupyter](./04Train/02ParallelAdv/Code02Megatron.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train02ParallelAdv/Code02Megatron.html) | :white_check_mark: |
| 并行 实践 :computer: | CODE 03: Pipeline 并行实践 | [Markdown](./04Train/02ParallelAdv/Code03Pipeline.md), [Jupyter](./04Train/02ParallelAdv/Code03Pipeline.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train02ParallelAdv/Code03Pipeline.html) | :white_check_mark: |
| 并行 实践 :computer: | CODE 04: 专家并行大规模训练 | [Markdown](./04Train/02ParallelAdv/Code04Expert.md), [Jupyter](./04Train/02ParallelAdv/Code04Expert.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train02ParallelAdv/Code04Expert.html) | :white_check_mark: |

#### :triangular_flag_on_post: [4.3 大模型训练加速](./04Train/03TrainAcceler/)

| 大纲 | 小节 | 链接 | 状态 |
|:--- |:---- |:-------------------- |:---:|
| 大模型训练加速 |   | [PPT](), [文章](), [视频]() | |
|:sparkling_heart:|:star2:|:sparkling_heart:| |
| 并行 实践 :computer: | CODE 01: Flash Attention 实现 | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code01FlashAtten.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code01FlashAtten.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train03TrainAcceler/Code01FlashAtten.html) | :white_check_mark: |
| 并行 实践 :computer: | CODE 02: 梯度检查点内存优化 | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code02GradCheck.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code02GradCheck.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train03TrainAcceler/Code02GradCheck.html) | :white_check_mark: |
| 并行 实践 :computer: | CODE 03: FP8 混合精度训练  | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code03FP8.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code03FP8.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train03TrainAcceler/Code03FP8.html) | :white_check_mark: |
| 并行 实践 :computer: | CODE 04: Ring Attention 实践 | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code04RingAttn.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code04RingAttn.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train03TrainAcceler/Code04RingAttn.html) | :white_check_mark: |

#### :triangular_flag_on_post: [4.4 大模型后训练与强化学习](./04Train/04PostTrainRL/)

| 大纲 | 小节 | 链接 | 状态 |
|:--- |:---- |:-------------------- |:---:|
|  |  | [PPT](), [文章](), [视频]() |  |
|:sparkling_heart:|:star2:|:sparkling_heart:| |
| RL 实践 :computer: | CODE 01: 经典 InstructGPT 复现 | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code01InstructGPT.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code01InstructGPT.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train04PostTrainRL/Code01InstructGPT.html) | :white_check_mark: |
| RL 实践 :computer: | CODE 02: DPO 与 PPO 在 LLM 对比 | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code02DPOPPO.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code02DPOPPO.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train04PostTrainRL/Code02DPOPPO.html) | :white_check_mark: |
| RL 实践 :computer: | CODE 03: LLM + GRPO 实践  | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code03GRPO.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code03GRPO.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train04PostTrainRL/Code03GRPO.html) | :white_check_mark: |

#### :triangular_flag_on_post: [4.5 大模型微调 SFT](./04Train/05FineTune/)

| 大纲 | 小节 | 链接 | 状态 |
|:--- |:---- |:-------------------- |:---:|
|  |  | [PPT](), [文章](), [视频]() |  |
|:sparkling_heart:|:star2:|:sparkling_heart:| |
| SFT 实践 :computer: | CODE 01: Qwen3-4B 模型微调 | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code01Qwen3SFT.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code01Qwen3SFT.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train05FineTune/Code01Qwen3SFT.html) | :white_check_mark: |
| SFT 实践 :computer: | CODE 02: LoRA 微调 SD | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code02SDLoRA.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code02SDLoRA.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train05FineTune/Code02SDLoRA.html) | :white_check_mark: |

#### :triangular_flag_on_post: [4.6 大模型验证评估](./04Train/06VerifValid/)

| 大纲 | 小节 | 链接 | 状态 |
|:--- |:---- |:-------------------- |:---:|
|  |  | [PPT](), [文章](), [视频]() |  |
|:sparkling_heart:|:star2:|:sparkling_heart:| |
| EVA 实践 :computer: | CODE 01: OpenCompass 评估实践 | [Markdown](./04Train/03TrainAcceler/Code01OpenCompass.md), [Jupyter](./04Train/03TrainAcceler/Code01OpenCompass.ipynb), [文章](https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/04Train06VerifValid/Code01OpenCompass.html) | :white_check_mark: |

---

### **[05. 分布式推理](./05Infer/)**

大模型推理全解析：加速技术、架构优化、长序列处理与压缩方案，覆盖推理全流程与实战实践。

| 编号  | 名称       | 具体内容      |
|:---:|:--- |:--- |
| 1      | [5.1 基本概念](./05Infer/01Foundation) |  大模型推理流程、框架对比与性能指标解析 |
| 2      | [5.2 大模型推理加速](./05Infer/02InferSpeedUp) | 大模型推理加速中 KV 缓存优化、算子改进与高效引擎解析 |
| 3      | [5.3 架构调度加速](./05Infer/03SchedSpeedUp) | 架构调度加速中缓存优化、批处理与分布式系统调度解析 |
| 4      | [5.4 长序列推理](./05Infer/04LongInfer) | 长序列推理算法优化、并行策略与高效生成方法解析 |
| 5      | [5.5 输出采样](./05Infer/05OutputSamp) | 推理输出采样的基础方法、加速策略与 MOE 推理优化 |
| 6      | [5.6 大模型压缩](./05Infer/06CompDistill) | 低精度量化、知识蒸馏与高效推理优化解析 |

#### :triangular_flag_on_post: [5.1 基本概念](./05Infer/01Foundation/)

---

### **[06. 大模型算法与数据](./06AlgoData/)**

大模型算法与数据全览：Transformer 架构、MoE 创新、多模态模型与数据工程全流程实践。

| 编号  | 名称       | 具体内容      | 状态 |
|:---:|:--- |:--- |:--- |
| 1      | [Transformer 架构](./06AlgoData/01Basic/) | Transformer 架构原理深度介绍 | :white_check_mark: |
| 2      | [MoE 架构](./06AlgoData/02MoE/) | MoE(Mixture of Experts) 混合专家模型架构原理与细节实现 | :white_check_mark: |
| 3      | [创新架构](./06AlgoData/03NewArch) | SSM、MMABA、RWKV、Linear Transformer、JPEA 等新大模型结构 | :o: |
| 4      | [图文生成与理解](./06AlgoData/04ImageTextGenerat) | 多模态对齐、生成、理解及统一多模态架构解析  | :o: |
| 5      | [视频大模型](./06AlgoData/05VideoGenerat) | 视频多模态理解与生成方法演进及 Flow Matching 应用 | :o: |
| 6      | [语音大模型](./06AlgoData/06AudioGenerat) | 语音多模态识别、合成与端到端模型演进及推理应用  | :o: |
| 7      | [数据工程](./06AlgoData/07DataEngineer) | 数据工程、Prompt Engine 等相关技术 | :o: |

#### :triangular_flag_on_post: Transformer 架构详细内容

| 大纲 | 小节 | 链接 | 状态 |
|:--- |:---- |:-------------------- |:---- |
| Transformer 架构 | 01 Transformer 基础结构 | [PPT](./06AlgoData/01Basic/01Transformer.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1rt421476q/), [文章](./01Basic/01Transformer.md) | :white_check_mark: |
| Transformer 架构 | 02 大模型 Tokenizer 算法 | [PPT](./06AlgoData/01Basic/02Tokenizer.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV16pTJz9EV4), [文章](./01Basic/02Tokenizer.md) | :white_check_mark: |
| Transformer 架构 | 03 大模型 Embedding 算法 | [PPT](./06AlgoData/01Basic/03Embeding.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1SSTgzLEzf), [文章](./01Basic/03Embeding.md) | :white_check_mark: |
| Transformer 架构 | 04 Attention 注意力机制 | [PPT](./06AlgoData/01Basic/04Attention.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV11AMHzuEet), [文章](./01Basic/04Attention.md) | :white_check_mark: |
| Transformer 架构 | 05 Attention 变种算法 | [PPT](./06AlgoData/01Basic/05GQAMLA.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1GzMUz8Eav), [文章](./01Basic/05GQAMLA.md) | :white_check_mark: |
| Transformer 架构 | 06 Transformer 长序列架构 | [PPT](./06AlgoData/01Basic/06LongSeq.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV16PN6z6ELg), [文章](./01Basic/06LongSeq.md) | :white_check_mark: |
| Transformer 架构 | 07 大模型参数设置 | [PPT](./06AlgoData/01Basic/07Parameter.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1nTNkzjE3J), [文章](./01Basic/07Parameter.md) | :white_check_mark: |
|:sparkling_heart:|:star2:|:sparkling_heart:| |
| Transformer 实践 :computer: | 01 搭建迷你 Transformer | [Markdown](./06AlgoData/01Basic/Practice01MiniTranformer.md), [Jupyter](./01Basic/Practice01MiniTranformer.ipynb) | :white_check_mark: |
| Transformer 实践 :computer: | 02 从零实现 Transformer 训练 | [Markdown](./06AlgoData/01Basic/Practice02TransformerTrain.md), [Jupyter](./01Basic/Practice02TransformerTrain.ipynb) | :white_check_mark: |
| Transformer 实践 :computer: | 03 实战 Transformer 机器翻译 | [Markdown](./06AlgoData/01Basic/Practice03MachineTrans.md), [Jupyter](./01Basic/Practice03MachineTrans.ipynb) | :white_check_mark: |
| Transformer 实践 :computer: | 04 手把手实现核心机制 Sinusoidal 编码 | [Markdown](./06AlgoData/01Basic/Practice04Sinusoidal.md), [Jupyter](./01Basic/Practice04Sinusoidal.ipynb) | :white_check_mark: |
| Transformer 实践 :computer: | 05 手把手实现核心机制 BPE 分词算法 | [Markdown](./06AlgoData/01Basic/Practice05BPE.md), [Jupyter](.01Basic/Practice05BPE.ipynb) | :white_check_mark: |
| Transformer 实践 :computer: | 06 手把手实现核心机制 Embedding 词嵌入 | [Markdown](./06AlgoData/01Basic/Practice06Embedding.md), [Jupyter](./01Basic/Practice06Embedding.ipynb) | :white_check_mark: |
| Transformer 实践 :computer: | 07 深入注意力机制 MHA、MQA、GQA、MLA | [Markdown](./06AlgoData/01Basic/Practice07Attention.md), [Jupyter](./01Basic/Practice07Attention.ipynb) | :white_check_mark: |

#### :triangular_flag_on_post: MOE 架构原理详细内容

| 大纲 | 小节 | 链接 | 状态 |
|:--- |:---- |:-------------------- |:---- |
| MOE 基本介绍 | 01 MOE 架构剖析  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/01MOEIntroducion.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV17PNtekE3Y/), [文章](./06AlgoData/02MoE/01MOEIntroducion.md) | :white_check_mark: |
| MOE 前世今生 | 02 MOE 前世今生  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/02MOEHistory.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1y7wZeeE96/), [文章](./06AlgoData/02MoE/02MOEHistory.md) | :white_check_mark: |
| MOE 核心论文 | 03 MOE 奠基论文  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/03MOECreate.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1MiAYeuETj/), [文章](./06AlgoData/02MoE/03MOECreate.md) | :white_check_mark: |
| MOE 核心论文 | 04 MOE 初遇 RNN  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/04MOERNN.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1RYAjeKE3o/), [文章](./06AlgoData/02MoE/04MOERNN.md) | :white_check_mark: |
| MOE 核心论文 | 05 GSard 解读  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/05MOEGshard.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1r8ApeaEyW/), [文章](./06AlgoData/02MoE/05MOEGshard.md) | :white_check_mark: |
| MOE 核心论文 | 06 Switch Trans 解读  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/06MOESwitch.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1UsPceJEEQ/), [文章](./06AlgoData/02MoE/06MOESwitch.md) | :white_check_mark: |
| MOE 核心论文 | 07 GLaM & ST-MOE 解读  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/07MOEGLaM_STMOE.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1L59qYqEVw/), [文章](./06AlgoData/02MoE/07GLaM_STMOE.md) | :white_check_mark: |
| MOE 核心论文 | 08 DeepSeek MOE 解读  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/08DeepSeekMoE.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1tE9HYUEdz/), [文章](./06AlgoData/02MoE/08DeepSeekMoE.md) | :white_check_mark: |
| MOE 架构原理 | 09 MOE 模型可视化  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/09MoECore.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1Gj9ZYdE4N/), [文章](./06AlgoData/02MoE/09MoECore.md) | :white_check_mark: |
| 大模型遇 MOE | 10 MoE 参数与专家  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/10MOELLM.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1UERNYqEwU/), [文章](./06AlgoData/02MoE/10MOELLM.md) | :white_check_mark: |
| 手撕 MOE 代码 | 11 单机单卡 MoE  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/11MOECode.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1UTRYYUE5o) | :white_check_mark: |
| 手撕 MOE 代码 | 12 单机多卡 MoE  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/11MOECode.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1JaR5YSEMN) | :white_check_mark: |
| 视觉 MoE | 13 视觉 MoE 模型  | [PPT](./06AlgoData/02MoE/12MOEFuture.pdf), [视频](https://www.bilibili.com/video/BV1JNQVYBEq7), [文章](./06AlgoData/02MoE/12MOEFuture.md) | :white_check_mark: |
|:sparkling_heart:|:star2:|:sparkling_heart:| |
| MOE 实践 :computer: | 01 基于 HF 实现 MOE 推理 | [Markdown](./06AlgoData/02MoE/CODE01MOEInfer.md), [Jupyter](./06AlgoData/02MoE/notebook/CODE01MOEInfer.ipynb) | :white_check_mark: |
| MOE 实践 :computer: | 02 从零开始手撕 MoE | [Markdown](./06AlgoData/02MoE/CODE02SignalMOE.md), [Jupyter](./06AlgoData/02MoE/notebook/CODE02SignalMOE.ipynb) | :white_check_mark: |
| MOE 实践 :computer: | 03 MoE 从原理到分布式实现 | [Markdown](./06AlgoData/02MoE/CODE03IntrtaMOE.md), [Jupyter](./06AlgoData/02MoE/notebook/CODE03IntrtaMOE.ipynb) | :white_check_mark: |
| MOE 实践 :computer: | 04 MoE 分布式性能分析 | [Markdown](./06AlgoData/02MoE/CODE04MOEAnalysize.md), [Jupyter](./06AlgoData/02MoE/notebook/CODE04MOEAnalysize.ipynb) | :white_check_mark: |

---

### **[07. 大模型应用](./07Application/)**

大模型应用篇：AI Agent 技术、RAG 检索增强生成与 GraphRAG，推动智能体与知识增强应用落地。

| 编号  | 名称       | 具体内容      |
|:---:|:--- |:--- |
| 00     | [大模型热点](./07Application/00Others)   |  OpenAI、WWDC、GTC 等大会技术洞察   |
| 01     | [Agent 简单概念](./07Application/01Sample/)   | AI Agent 智能体的原理、架构   |
| 02     | [Agent 核心技术](./07Application/02AIAgent/)   | 深入 AI Agent 原理和核心   |
| 03     | [检索增强生成(RAG)](./07Application/03RAG/)   |  检索增强生成技术的介绍  |
| 04     | [自动驾驶](./07Application/04AutoDrive/)   |  端到端自动驾驶技术原理解析，萝卜快跑对产业带来的变化  |
| 05     | [具身智能](./07Application/05Embodied/)   |  关于对具身智能的技术原理、具身架构和产业思考  |
| 06     | [生成推荐](./07Application/06Remmcon/)   |  推荐领域的革命发展历程，大模型迎来了生成式推荐新的增长  |
| 07     | [AI 安全](./07Application/07Safe/)   |  隐私计算发展过程，隐私计算未来发展如何？  |
| 08     | [AI 历史十年](./07News/06History/)   |  过去十年 AI 大事件回顾，2012 到 2025 从模型、算法、芯片硬件发展  |

## 知识清单

![大模型系统全栈](static/images/aifoundation02.png)

## Contributing to AIInfra

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## 备注

> 这个仓已经到达疯狂的 10G 啦（ZOMI 把所有制作过程、高清图片都原封不动提供），如果你要 git clone 会非常的慢，因此建议优先到  [Releases · chenzomi12/AIInfra](https://github.com/Infrasys-AI/AIInfra/releases) 来下载你需要的内容！
>
> 请大家尊重开源和 ZOMI 和贡献者的努力，引用 PPT 的内容请规范转载标明出处哦！