什么是Reality AI
核心能力
与传统AI区别
应用场景
操作系统选择
硬件要求
磁盘空间规划
网络环境配置
版本选择 3.8/3.9/3.10
虚拟环境 venv/conda
pip源配置
常见包安装
版本选择原则
NVIDIA驱动安装
CUDA Toolkit
cuDNN库配置
环境变量设置
Docker安装
镜像拉取
容器创建与管理
Docker Compose
GPU直通配置
SDK获取方式
安装包结构
安装步骤详解
安装验证
常见错误处理
ONNX Runtime
TensorRT
OpenVINO
模型优化工具
版本兼容性
标注工具 LabelImg/CVAT
数据增强工具
格式转换工具
数据版本管理 DVC
PyTorch环境
TensorFlow环境
Keras环境
分布式训练
混合精度训练
量化原理简介
INT8量化工具安装
校准数据集准备
量化后模型验证
精度损失分析
服务化部署 TFS/Triton
边缘端部署
移动端部署
Web端部署
Profiling工具安装
性能瓶颈分析
内存泄漏检测
IO性能优化
日志系统 ELK/Loki
指标监控 Prometheus/Grafana
告警规则配置
分布式追踪 Jaeger
Git环境配置
Git LFS大文件管理
Jenkins/GitLab CI
自动化测试集成
模型版本管理 MLflow
格式化 Black/autopep8
代码检查 Flake8/Pylint
类型检查 mypy
单元测试 pytest
文档工具 Sphinx/MkDocs
API文档自动生成
实验记录 W&B
知识库搭建
Python版本冲突
CUDA版本不匹配
包依赖冲突
系统库缺失
解决方案与预防
GPU无法识别
显存不足
CUDA out of memory
GPU利用率低
多卡通信问题
算子不支持
动态形状问题
精度差异
工具版本不兼容
自定义算子处理
Loss爆炸
梯度消失/爆炸
过拟合/欠拟合
训练速度慢
内存泄漏
推理速度慢
内存占用高
服务不稳定
接口调用失败
并发处理问题
公司网络代理配置
pip代理设置
Docker代理配置
Git代理设置
内网离线安装
用户权限管理
共享环境配置
环境隔离策略
资源配额管理
多项目并行开发
Dockerfile编写技巧
多阶段构建
镜像瘦身
安全扫描
容器编排 K8s基础
环境搭建脚本 Shell/Python
一键部署脚本
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备份与恢复脚本
环境导出 pip freeze/conda
Docker镜像导出
模型与数据备份
跨平台迁移
数据安全策略
模型加密
访问控制
审计日志
合规检查清单
全链路优化
内存优化
IO优化
计算优化
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从零搭建完整环境
项目实战演练
常见问题排查流程
环境维护与升级