2 подписчика
Кривая мастерства AI в DevOps: от базового лагеря до вершины
Большинство инженеров останавливаются у подножия горы.
Они используют ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini — и думают, что это и есть «работа с ИИ». Полезно, но это лёгкая часть. Так может каждый.
Настоящее восхождение начинается выше.
🔹 Лагерь 1 — Практики
AI-агенты, MCP, Kubernetes AI, AI CI/CD. Вы перестаёте просто общаться с моделями и начинаете их разворачивать.
🔹 Лагерь 2 — Эксперты
Agentic Workflows, RAG, AI Observability. Здесь речь уже об оркестрации, контексте и умении понимать, когда модель врёт.
🔹 Лагерь 3 — Глубина
vLLM, Kserve, AI Platform Engineering. Вы строите инфраструктуру, которая обслуживает модели на масштабе.
🔹 Вершина — Мастера
GPU Orchestration, Model Serving. Сюда доходят единицы. Нужны годы продакшн-опыта, а не туториалы.
Я работаю в середине этой горы — как AI-тренер в области сетей, я нахожу, где AI-агенты ошибаются в Linux и инфраструктуре, и объясняю, как это исправить.
Чем выше поднимаешься, тем меньше людей встречаешь.
Но воздух разрежен, а вид того стоит.
А где вы на этой кривой — у подножия или выше?
#AI #DevOps #AITrainer #Linux #Networking #AgenticAI #MLOps
Около минуты
10 октября