项目经历

AI/LLM 项目

LLM 基础设施优化

技术栈: Python, PyTorch, CUDA, Docker

• 开发和优化大规模语言模型的训练和推理基础设施
• 实现分布式训练系统，提高模型训练效率
• 优化模型推理性能，降低延迟

AI 模型部署平台

技术栈: Kubernetes, Docker, Python

• 设计和实现自动化模型部署系统
• 开发模型版本控制和 A/B 测试框架
• 实现模型性能监控和告警系统

开源项目贡献

项目一

GitHub: [项目链接]

• 项目描述
• 主要贡献
• 技术亮点

项目二

GitHub: [项目链接]

• 项目描述
• 主要贡献
• 技术亮点

研究项目

研究课题

时间: [开始时间 - 结束时间]

• 研究背景和目标
• 实现方法
• 研究成果

技术博客

文章一

• [文章标题和链接]
• 主要内容概述
• 技术要点

文章二

• [文章标题和链接]
• 主要内容概述
• 技术要点

技能清单

编程语言

• Python: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
• C++: ⭐️⭐️⭐️⭐️
• Java: ⭐️⭐️⭐️
• JavaScript: ⭐️⭐️⭐️

框架 & 工具

• PyTorch
• TensorFlow
• Docker
• Kubernetes
• Git

云平台

• Azure
• AWS
• GCP

注意：请根据你的实际情况修改上述内容。