AI 设备运维技师（中级）考试试卷及答案

AI设备运维技师（中级）考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.AI设备运维中，常用的分布式监控系统是__________。2.GPU核心参数包括显存容量、__________和算力。3.TensorFlow用于模型部署的工具是__________。4.AI设备故障排查第一步通常查看__________。5.保障训练数据安全需定期__________备份。6.云原生AI设备常用容器编排工具是__________。7.性能监控关键指标含算力利用率、__________和温度。8.推理延迟过高常见原因是__________未优化。9.AI设备日志集中管理工具是__________。10.处理GPU显存不足的常用方法是__________。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下用于AI设备性能可视化的是？A.JenkinsB.GrafanaC.GitD.Docker2.CPU利用率过高的可能原因是？A.数据加载线程少B.数据加载线程多C.GPU算力过剩D.模型参数少3.不属于硬件故障的是？A.显存颗粒损坏B.网络带宽不足C.电源模块故障D.主板电容老化4.监控GPU状态的命令是？A.nvidia-smiB.topC.freeD.df5.模型部署需优先优化的是？A.推理延迟过高B.精度略低C.日志过多D.版本完善6.适合训练数据的备份策略是？A.仅全量B.全量+增量C.仅增量D.手动7.自动扩缩容不触发的条件是？A.算力利用率高B.延迟超阈值C.数据量大D.备份完成8.AI设备运维核心目标是？A.最大化硬件B.保障业务稳定C.减少运维人D.降低硬件成本9.模型加载失败首先检查？A.模型路径B.GPU温度C.网络带宽D.内存容量10.用于日志分析的工具是？A.ELKStackB.KubernetesC.AnsibleD.Terraform三、多项选择题（每题2分，共20分，多选少选不得分）1.AI设备运维关键指标含？A.算力利用率B.推理延迟C.备份成功率D.日志输出量E.硬件故障率2.常见故障包括？A.GPU显存不足B.网络丢包C.模型精度下降D.电源过载E.容器崩溃3.监控工具含？A.PrometheusB.GrafanaC.ZabbixD.JenkinsE.Docker4.硬件兼容性检查要点含？A.GPU型号B.CPU架构C.内存容量D.硬盘接口E.操作系统版本5.数据备份策略含？A.定期全量B.实时增量C.异地备份D.手动随机E.仅备份模型6.算力下降可能原因含？A.GPU温度过高B.显存不足C.网络延迟D.模型参数错误E.电源电压不稳7.容器化部署优势含？A.环境一致B.快速部署C.资源隔离D.成本降低E.无需维护硬件8.日志管理要点含？A.集中存储B.实时分析C.定期清理D.加密保护E.仅保留错误日志9.故障排查方法含？A.日志分析B.性能监控C.硬件检测D.模型调试E.网络抓包10.性能优化方向含？A.模型量化B.显存复用C.数据并行D.模型剪枝E.增加硬件数量四、判断题（每题2分，共20分，√/×）1.GPU温度过高会导致算力下降甚至损坏。（）2.AI模型部署无需考虑硬件兼容性。（）3.仅备份模型文件即可保障业务安全。（）4.Prometheus可采集AI设备性能数据。（）5.容器化部署可提高环境一致性。（）6.推理延迟过高仅与模型复杂度有关。（）7.定期清理日志可释放存储空间。（）8.云AI设备运维无需关注硬件故障。（）9.增量备份比全量备份占空间小。（）10.模型量化可降低推理延迟。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述AI设备运维中日志分析的作用。2.如何进行AI设备的性能监控？3.说明AI模型部署前的硬件兼容性检查要点。4.描述AI设备数据备份的常用策略及注意事项。六、讨论题（每题5分，共10分）1.讨论AI设备运维中如何平衡性能优化与成本控制。2.当AI设备出现算力突然下降时，从哪些维度排查故障？---答案部分一、填空题答案1.Prometheus2.核心频率3.TensorFlowLite4.系统日志5.训练数据6.Kubernetes7.显存利用率8.模型结构9.ELKStack10.模型量化/显存复用二、单项选择题答案1.B2.B3.B4.A5.A6.B7.D8.B9.A10.A三、多项选择题答案1.ABCE2.ABDE3.ABC4.ABCDE5.ABC6.ABE7.ABCD8.ABCD9.ABCDE10.ABCD四、判断题答案1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.√五、简答题答案1.日志分析作用：①快速定位故障（如模型加载失败、硬件报错）；②监控业务状态（推理请求量、延迟波动）；③优化性能（识别显存/CPU瓶颈）；④保障安全（检测异常操作）；⑤追溯问题根源，为后续优化提供依据。2.性能监控步骤：①确定指标（算力利用率、显存/内存、温度、推理延迟）；②工具选型（Prometheus采集，Grafana可视化）；③设置阈值告警（如GPU温度>85℃触发）；④定期分析历史数据，识别下降趋势；⑤关联日志与监控，定位异常原因。3.硬件兼容性检查：①GPU（CUDA版本、显存满足模型）；②CPU（架构与框架兼容）；③内存（满足模型加载）；④存储（IOPS支持大模型）；⑤网络（带宽满足分布式通信）；⑥操作系统（支持框架及Docker）。4.备份策略：①全量（每周一次，完整备份数据/模型）；②增量（每日一次，备份新增数据）；③异地（跨区域存储防单点故障）。注意事项：加密备份、定期测试恢复、匹配业务频率、清理过期备份。六、讨论题答案1.平衡方法：①优先优化核心场景（如高延迟推理做模型量化）；②弹性调度资源（云环境按需扩缩容）；③硬件适配（用性价比GPU满足中小模型）；④监控利用率（淘汰<20%利用率的闲