AI 大模型运维工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI大模型运维工程师岗位招聘考试试卷及答案填空题（10题，1分/题）1.Transformer架构的核心组件包括编码器和______。2.大模型推理加速常用的量化精度包括INT8、INT4和______。3.Kubernetes中最小的调度单元是______。4.大模型部署常用的推理框架有TensorRT、ONNXRuntime和______。5.分布式训练中，数据并行的核心是让不同进程处理______。6.大模型运维监控的核心指标包括延迟、吞吐量和______。7.模型量化的基本原理是将浮点数权重转换为______。8.容器化部署大模型常用的工具是Docker和______。9.大模型微调的常用方法包括LoRA、QLoRA和______。10.排查大模型推理性能问题时，常用的命令有nvidia-smi和______。答案：1.解码器；2.FP16；3.Pod；4.TorchScript；5.不同数据分片；6.显存占用；7.低精度整数；8.Kubernetes；9.PEFT；10.top单项选择题（10题，2分/题）1.以下不属于大模型推理加速技术的是？A.模型量化B.分布式推理C.全精度训练D.动态批处理2.Kubernetes中，用于存储敏感信息的资源是？A.ConfigMapB.SecretC.DeploymentD.Service3.大模型训练时，模型并行的核心是？A.不同进程处理不同数据B.不同进程处理不同模型层C.同一进程处理所有数据D.同一进程处理所有模型层4.以下哪种量化精度的推理速度最快？A.FP32B.FP16C.INT8D.INT45.大模型部署中，Service的作用是？A.管理Pod副本B.暴露Pod访问入口C.调度资源D.监控容器状态6.以下不属于大模型运维故障的是？A.显存溢出B.推理延迟过高C.数据加载慢D.模型精度提升7.大模型分布式训练时，通信开销最大的是？A.数据并行B.模型并行C.流水线并行D.混合并行8.以下哪个工具用于大模型性能profiling？A.TensorBoardB.DockerComposeC.kubectlD.nvidia-smi9.大模型推理时，动态批处理的优势是？A.提升单请求响应速度B.提升高并发下吞吐量C.降低显存占用D.提升模型精度10.以下哪个是大模型微调的轻量级方法？A.LoRAB.全参数微调C.冻结训练D.随机初始化答案：1.C；2.B；3.B；4.D；5.B；6.D；7.B；8.A；9.B；10.A多项选择题（10题，2分/题，多选少选均不得分）1.大模型运维中需监控的核心指标包括？A.延迟B.吞吐量C.显存占用D.CPU使用率E.模型准确率2.大模型部署的常见方式有？A.本地部署B.云服务部署C.边缘部署D.容器化部署E.裸金属部署3.分布式训练的优势包括？A.加速训练速度B.支持更大数据集C.降低单设备显存压力D.提升模型精度E.减少训练成本4.模型量化的优势包括？A.降低显存占用B.提升推理速度C.保持模型精度损失小D.减少训练时间E.提升模型泛化能力5.Kubernetes中用于大模型部署的核心资源包括？A.PodB.DeploymentC.ServiceD.ConfigMapE.Volume6.大模型推理加速的常用方法有？A.模型量化B.动态批处理C.分布式推理D.模型蒸馏E.全参数微调7.大模型故障排查的常见场景包括？A.显存溢出B.推理延迟过高C.模型输出错误D.服务不可用E.训练损失不下降8.大模型微调的常用方法有？A.LoRAB.QLoRAC.PEFTD.全参数微调E.冻结encoder微调9.大模型运维中常用的监控工具包括？A.PrometheusB.GrafanaC.TensorBoardD.ELKStackE.kubectl10.大模型部署时需考虑的因素包括？A.硬件资源B.推理延迟C.吞吐量D.成本E.可扩展性答案：1.ABCD；2.ABCDE；3.ABC；4.ABC；5.ABCDE；6.ABCD；7.ABCDE；8.ABCDE；9.ABCD；10.ABCDE判断题（10题，2分/题，对打√，错打×）1.大模型量化会导致精度完全丢失。（）2.Kubernetes的Pod是最小调度单元。（）3.INT4精度推理比FP16更快。（）4.分布式训练只能通过数据并行实现。（）5.Service用于暴露Pod的访问地址。（）6.大模型推理时，batchsize越大吞吐量越高。（）7.模型蒸馏可以减小模型体积。（）8.大模型运维不需要监控训练数据质量。（）9.LoRA微调只更新少量参数。（）10.容器化部署大模型可以提升可移植性。（）答案：1.×；2.√；3.√；4.×；5.√；6.×；7.√；8.×；9.√；10.√简答题（4题，5分/题）1.简述大模型推理加速的常用方法。答案：大模型推理加速常用方法包括：①模型量化，将浮点数权重转为INT8/INT4等低精度，降低显存与计算量；②动态批处理，根据请求量合并小批量，提升高并发吞吐量；③分布式推理，拆分模型层到多设备并行；④模型蒸馏，用大模型蒸馏小模型，兼顾精度与速度；⑤硬件优化，利用GPU（A100）、TPU等专用硬件加速。2.说明Kubernetes在大模型部署中的作用。答案：K8s作用：①容器编排，管理Docker容器生命周期，自动扩缩容；②资源调度，根据GPU/CPU调度Pod，优化资源利用率；③服务暴露，通过Service提供负载均衡的访问入口；④故障自愈，监控Pod状态，自动重启异常容器；⑤配置管理，用ConfigMap/Secret管理模型参数与敏感信息。3.简述大模型运维中故障排查的基本步骤。答案：步骤：①定位故障现象（如延迟高、显存溢出）；②收集数据（监控指标、日志）；③排查硬件（nvidia-smi查GPU，top查CPU/内存）；④定位代码/配置（模型加载、K8s配置）；⑤验证修复，重启服务观察指标，记录原因与方案。4.解释模型量化的原理及优势。答案：原理：将浮点数（FP32/FP16）权重/激活值转为低精度整数（INT8/INT4），通过scale+zeropoint映射保持数值范围。优势：①降低显存（INT8减少75%）；②提升推理速度（整数运算更快）；③适配边缘设备；④成本降低（减少GPU需求），精度损失通常仅1-2%。讨论题（2题，5分/题）1.如何平衡大模型推理性能与精度？答案：平衡需结合场景：①选量化精度（实时用INT4，高精度用FP16）；②动态调batchsize（高并发增大、低并发减小）；③混合精度推理（关键层FP16，非关键层INT8）；④蒸馏+剪枝（小模型保留核心精度）；⑤硬件适配（A100加速+分布式推理）。需测试性能-精度曲线，选最优方案。2.大模型分布式部署中