LLMの裏側を徹底解剖！バックエンドエンジニアのための「kernelspace」：Rustで学ぶシステムプログラミング入門

皆さんこんにちは。LLM（大規模言語モデル）の推論を支えるシステムレベルの技術を学べる、無料のインタラクティブなコース「kernelspace」を公開しました。私自身がJavaやPythonで培ったバックエンドの経験を活かしつつ、昨今のLLM界隈で飛び交う技術トレンドについていくために、ゼロからRustを学び直して構築したものです。主な特徴は以下の通りです。1. 9つのトラック・全68レッスン：Rustをゼロから学べる構成です。2. 8つのRustラボ：BPEトークナイザー、KVブロックマネージャー、Radixキャッシュ、バッチングスケジューラー、簡易実行エンジンなどの実装に挑戦できます。3. ブラウザで動く9つのシミュレーター（WASM）：RooflineモデルやKVキャッシュの負荷状況、連続バッチングの挙動などを視覚的に理解できます。4. Fleet week：本番環境の推論フリートを想定したシミュレーション環境。すべての進捗はローカルに保存され、サーバーレス（GitHub Pagesでホスティング）で動作します。リポジトリはこちら：https://github.com/praveer13/kernelspace 。ぜひ触ってみて感想や貢献をいただけると嬉しいです！LLM時代のエンジニアとして、一緒にスキルアップしていきましょう。