要成为大模型训练基础架构的搭建者，你需要了解与掌握以下几个方面的技术知识：
- 深度学习理论：理解基本的公式和理论，例如梯度下降，反向传播，损失函数，激活函数，过拟合等。熟悉不同类型的神经网络架构（DNN，CNN，RNN，Transformer等）以及它们特别适应的问题领域。
- 并行和分布式计算：理解并行计算模型，比如数据并行和模型并行。了解分布式计算选项，例如Horovod和Tensorflow的分布式策略。理解如何并行化应用，以及怎样解决并行化中出现的常见问题，如数据的同步和异步更新，通信瓶颈等。
- 深度学习框架：精通使用不同的深度学习框架，如TensorFlow，PyTorch或Keras。理解这些框架的运行机制——图计算，自动微分，优化器选择等，能够处理框架相关的问题。
- 硬件和基础设施：理解处理单元（CPU、GPU、TPU）的工作原理，了解加速介质如NVDIA CUDA和ROCm的使用，熟悉用于配置和安装这些硬件的工具。对于存储和网络，知道如何为训练工作选择合适的硬件设施，如RAM、硬盘驱动器，超高速互连等。
- 性能优化：理解如何优化计算性能，例如消息传递接口（MPI）优化，混合精度训练，CPU和GPU的瓶颈。了解如何嵌入式优化毎层网络，如选择最优的卷积实现以及GPU推断优化。
- 软件工程：能够编写清晰，可维护，可扩展的代码。理解不同的设计模式，版本控制工具（如Git），以及如何用工作流引擎（如Jenkins或GitHub Actions）进行持续集成。
- 系统监控和Debug技巧：了解如何在训练过程中使用系统监控工具来实时追踪模型性能并进行故障排查。例如，你可能需要熟悉TensorBoard或其他可视化工具来检查模型的训练进度或了解如何使用调试器查看内存使用情况。
- 数据科学和统计：理解如何预处理数据（清理，规范化，增强等），如何选择和构建有用的特征，以及如何创建有效的交叉验证策略以避免过拟合。这还包括理解如何构建和解释性能指标，如准确性，召回率，AUC，损失曲线等。
以上是大模型训练基础架构搭建所需的一些最基础的技术知识。除了以上所述的知识点，还有很多其他的内容需要掌握，例如安全性，可用性，易用性，以及实施持续集成/持续发布（CI/CD）等领域知识。
