人工智能模型部署工程师岗位招聘考试试卷及答案

人工智能模型部署工程师岗位招聘考试试卷及答案试卷一、填空题（每题1分，共10分）1.跨框架模型转换的常用格式是______。2.NVIDIA针对GPU推理优化的引擎是______。3.容器化部署的常用工具是______。4.容器编排的代表性工具是______。5.将模型权重从FP32转为INT8的量化类型是______。6.模型蒸馏的核心是让学生模型学习教师模型的______。7.低延迟推理更适合的协议是______（HTTP/gRPC）。8.边缘部署的典型优势是______（低延迟/高算力）。9.模型压缩中，去除冗余权重的技术是______。10.TensorFlowLite主要用于______设备推理。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不是模型推理引擎的是？A.TensorRTB.ONNXRuntimeC.PyTorchD.OpenVINO2.Docker镜像不包含的内容是？A.基础镜像B.宿主机内核C.环境依赖D.应用代码3.Kubernetes中负责容器调度的组件是？A.kubeletB.schedulerC.etcdD.kube-proxy4.动态量化的特点是？A.权重和激活值均量化B.仅激活值动态量化C.仅权重量化D.无精度损失5.边缘设备常用的加速芯片不包括？A.ARMCortexB.NVIDIAJetsonC.IntelXeonD.GoogleCoral6.ONNX的全称是？A.OpenNeuralNetworkExchangeB.OpenNetworkNeuralExchangeC.OpenNeuralExchangeNetworkD.OpenExchangeNeuralNetwork7.模型蒸馏中，学生模型的目标是？A.复制教师结构B.学习教师输出分布C.比教师模型大D.仅学习标签8.用于模型性能profiling的工具是？A.TensorBoardB.NVIDIANsightC.DockerComposeD.Kubectl9.模型部署中A/B测试的作用是？A.提升准确率B.验证新模型效果C.减少成本D.加速推理10.移动部署常用的框架是？A.TensorFlowLiteB.PyTorchMobileC.ONNXRuntimeMobileD.以上都是三、多项选择题（每题2分，共20分）1.模型部署的步骤包括？A.模型转换B.容器化C.性能优化D.监控2.属于模型压缩技术的是？A.量化B.剪枝C.蒸馏D.正则化3.Kubernetes核心组件有？A.etcdB.schedulerC.kubeletD.Docker4.推理优化方法包括？A.量化B.算子融合C.批量推理D.模型并行5.边缘部署的优势是？A.低延迟B.低带宽C.高隐私D.高算力6.支持ONNX格式的框架有？A.PyTorchB.TensorFlowC.MXNetD.Caffe27.模型部署的监控指标包括？A.推理延迟B.吞吐量C.准确率衰减D.资源使用率8.属于API网关的工具是？A.NginxB.KongC.IstioD.Prometheus9.蒸馏的关键要素包括？A.教师模型B.学生模型C.温度参数D.损失函数10.移动部署的适配框架是？A.TensorFlowLiteB.PyTorchMobileC.ONNXRuntimeMobileD.OpenVINO四、判断题（每题2分，共20分）1.ONNX仅支持PyTorch和TensorFlow转换。（×）2.Docker容器可直接访问宿主机内核。（×）3.Kubernetes中Pod是最小部署单元。（√）4.静态量化的激活值在训练时校准。（√）5.模型蒸馏会显著降低准确率。（×）6.gRPC比HTTP更适合高吞吐量推理。（√）7.边缘部署无需考虑带宽问题。（×）8.TensorRT仅支持NVIDIAGPU。（√）9.剪枝会删除所有非零权重。（×）10.模型部署中监控是可选步骤。（×）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述模型量化的核心思想及优势。答案：模型量化核心是将高精度（如FP32）的权重/激活值转为低精度（如INT8），减少存储与计算量。优势：①缩小模型体积（INT8比FP32小75%）；②提升推理速度（低精度运算适配硬件加速）；③适配边缘设备（低算力设备可运行）；④降低带宽消耗（传输更快）。需通过校准平衡精度损失。2.什么是容器化部署？Docker的作用是什么？答案：容器化部署是将模型、依赖、配置打包为可移植容器，确保跨环境一致运行。Docker作用：①打包：封装所有运行所需为镜像；②隔离：容器间进程/资源隔离，避免冲突；③移植：镜像跨平台（本地/云端/边缘）运行；④管理：快速启停、部署容器，简化运维。3.Kubernetes在模型部署中的核心价值？答案：K8s是容器编排工具，价值：①自动化调度：优化资源利用；②弹性伸缩：应对流量波动（HPA）；③服务发现与负载均衡：暴露服务并分发请求；④自愈：重启故障容器、替换不健康节点；⑤滚动更新：无感知切换模型版本；⑥资源管理：限制CPU/内存，避免争抢。4.模型部署中A/B测试的流程？答案：①确定目标（如验证新模型效果）；②分流（按比例分配请求到新旧版本）；③采集数据（延迟、准确率、用户反馈）；④评估（对比指标差异）；⑤决策（达标则全量，否则优化）；⑥监控（全量后持续跟踪）。需均匀分流，避免用户体验波动。六、讨论题（每题5分，共10分）1.边缘设备（手机/IoT）模型部署的挑战及解决方法？答案：挑战：①算力/存储限制；②网络带宽低；③隐私要求高；④硬件异构。解决：①模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）；②专用引擎（TensorFlowLite、ONNXRuntimeMobile）；③边缘协同（KubeEdge）；④联邦学习（本地训练+模型更新）；⑤异构优化（针对Jetson/Coral等芯片适配）。2.如何设计高可用的模型推理服务架构？答案：①容器化+编排（Docker+K8s）；②多实例部署（避免单点故障）；③负载均衡（Nginx/K8sService）；④缓存（Redis缓存高频请求）；⑤监控告警（Prometheus+Grafana）；⑥灰度发布（A/B测试/金丝雀发布）；⑦跨可用区灾备；⑧资源隔离（限制Pod资源）。确保服务稳定、弹性应对流量。答案一、填空题1.ONNX2.TensorRT3.Docker4.Kubernetes（k8s）5.静态6.输出分布7.gRPC8.低延迟9.剪枝10.移动/边缘二、单项选择题1.C2.B3.B4.B5