实习第三周，我第一次参加架构评审会。 会议室里七八个人，PPT 翻了二十多页，大家在讨论一个微服务拆分方案。 逻辑我基本听懂了，但有一处一直卡着我： 新的服务拆分之后，调用链路会多出两跳。日常流量下，问题不大。 但大促流量峰值呢？ 我翻了翻压测历史数据，高峰期 QPS 能冲到平时的十几倍。 我举了手："这个方案，在高流量场景下，级联超时的概率会不会放大？" 会议室安静了两秒。 架构师转过头，看了我一眼："你怎么算的？" 我把压测数据和延迟预估的推导过程说了一遍，大概三分钟。 他点了点头："这个问题值得拉个专项。" 散会后，导师发来私信...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

没有实习没有项目经历，还有弥补的方法了吗

AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...