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FDE 学习中心 — AI 前沿部署工程师系统学习平台，涵盖推理优化、生产部署、Agentic AI、源码解读、行业趋势与招聘动态

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# FDE 学习中心

> **AI 前沿部署工程师（Frontier Deployment Engineer）—— 从入门到面试的系统性学习平台**

---

## 概述

FDE 学习中心是一个面向 **AI 前沿部署工程师** 的系统性学习平台，覆盖从 AI 基础理论到生产部署的全栈能力。内容持续更新，免费开放。

### 平台模块

| 模块 | 路由 | 内容 | 适合人群 |
|------|------|------|----------|
| FDE 系统学习 | [/](https://luoboask.github.io/fde-learning/) | 15 个阶段：AI 基础 → GPU → 推理引擎 → 分布式 → 生产部署 | AI 解决方案架构师 |
| Agentic AI 系统学习 | [/agentic-ai/](https://luoboask.github.io/fde-learning/agentic-ai/) | 20 篇：Python 基础 → LLM → LangGraph → RAG → 多智能体 → 实战 | AI Agent 工程师 / 校招 / 实习生 |
| 开源源码解读 | [/opensource/](https://luoboask.github.io/fde-learning/opensource/) | 6 个项目：nanoGPT、llm.c、llama.cpp、vLLM、SGLang、Claude Code | 深入理解底层原理 |
| 工具教程 | [/tools/](https://luoboask.github.io/fde-learning/tools/) | Cursor、Claude Code、Karpathy AI 编程、OpenSpec 工作流 | 提升开发效率 |
| AI 行业趋势 | [/trends/](https://luoboask.github.io/fde-learning/trends/) | 30+ 条动态，S/A/B/C 四级影响评估，每周更新 | 把握行业方向 |
| GitHub 趋势 | [/github-trends/](https://luoboask.github.io/fde-learning/github-trends/) | 半年数据，5 大分类 31 个项目 | 追踪开源前沿 |
| AI 应用趋势 | [/ai-applications/](https://luoboask.github.io/fde-learning/ai-applications/) | 40+ 新兴产品，从大厂到独立开发者 | 发现机会与创新 |
| FDE 招聘动态 | [/jobs/](https://luoboask.github.io/fde-learning/jobs/) | 5 大类别：推理/部署、Agent、算法/架构、平台/基础设施、解决方案 | 求职与招聘参考 |

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## 页面预览

### 首页

![首页](https://raw.githubusercontent.com/luoboask/fde-learning/master/static/screenshots/home-dashboard.png)

### FDE 系统学习 — 什么是 FDE

![系统学习](https://raw.githubusercontent.com/luoboask/fde-learning/master/static/screenshots/learn-doc.png)

### Agentic AI 系统学习 — Python 工程基础

![Agentic AI](https://raw.githubusercontent.com/luoboask/fde-learning/master/static/screenshots/agentic-ai-doc.png)

### GitHub AI 趋势（半年数据）

![GitHub 趋势](https://raw.githubusercontent.com/luoboask/fde-learning/master/static/screenshots/github-trends.png)

### AI 应用趋势（40+ 新兴产品）

![AI 应用趋势](https://raw.githubusercontent.com/luoboask/fde-learning/master/static/screenshots/ai-applications.png)

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## 内容涵盖

- **AI 基础理论**：Transformer、模型训练、GPU 架构、推理优化
- **生产部署实战**：vLLM/SGLang 推理引擎、K8s 部署、可观测性、成本优化
- **Agentic AI**：LangGraph、RAG、多智能体编排、MCP/A2A 协议
- **源码解读**：nanoGPT、llm.c、llama.cpp、vLLM、SGLang、Claude Code 架构
- **面试与招聘**：面试答题框架、技能知识图谱、真实岗位列表
- **行业动态**：AI 趋势、GitHub 热门项目、新兴 AI 产品

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## 本地运行

```bash
npm install
npm start
```

打开 [http://localhost:3000](http://localhost:3000) 即可查看。

## 部署

站点通过 GitHub Pages 自动部署：

```bash
git push origin master
npm run deploy
```

## 贡献

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支：`git checkout -b feature/your-feature`
3. 提交修改：`git commit -m '描述你的改动'`
4. 推送并提 Pull Request

## License

MIT

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