AI 故障诊断工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI故障诊断工程师岗位招聘考试试卷及答案AI故障诊断工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.AI模型推理延迟过高的常见硬件原因包括______、______。2.故障日志分析常用工具包括ELKStack、______、______。3.过拟合的典型表现是训练集准确率高，______准确率低。4.特征工程故障类型包括特征缺失、______、______。5.TensorRT优化的核心是______和______。6.分布式训练通信故障排查点包括网络带宽、______、______。7.模型部署后性能下降的常见场景包括______、______。8.数据漂移检测工具包括EvidentlyAI、______、______。9.AI系统实时监控核心指标包括推理准确率、______、______。10.模型更新后推理错误的常见原因包括______、______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.模型推理失败的直接原因是？A.训练数据不足B.权重文件损坏C.硬件价格上涨D.代码注释缺失2.不属于故障日志分析的工具是？A.ELKStackB.PrometheusC.FluentdD.Word文档3.过拟合的核心表现是？A.训练集准确率<测试集B.训练集准确率>测试集C.两者相等D.两者都低4.数据漂移的表现是？A.训练/推理特征分布一致B.推理出现训练集未见过的类别C.权重更新频繁D.硬件升温5.TensorRT不支持的框架是？A.TensorFlowB.PyTorchC.ONNXD.Scikit-learn6.NCCL故障的常见场景是？A.网络延迟过高B.模型层数少C.训练轮次不足D.学习率太低7.推理latency增加的原因不包括？A.量化失败B.硬件资源不足C.训练样本少D.网络延迟8.异常检测常用无监督方法是？A.决策树B.孤立森林C.线性回归D.逻辑回归9.AI监控最关键实时指标是？A.代码行数B.推理准确率C.开发人员数量D.文档数量10.模型更新后准确率下降的原因不包括？A.数据漂移B.权重加载错误C.环境配置变更D.训练设备升级三、多项选择题（共10题，每题2分）1.AI故障诊断核心步骤包括？A.故障现象收集B.日志分析C.环境复现D.原因定位E.代码注释阅读2.推理故障常见类型包括？A.延迟过高B.准确率下降C.推理崩溃D.权重丢失E.硬件故障3.特征工程故障表现包括？A.特征缺失B.分布异常C.特征冗余D.标签错误E.过拟合4.TensorRT优化优势包括？A.速度提升B.内存减少C.精度提升D.多框架支持E.训练加速5.分布式通信故障排查方向包括？A.网络带宽B.NCCL版本兼容C.节点数量D.学习率E.权重初始化6.部署后性能下降原因包括？A.环境配置错误B.量化失败C.数据漂移D.硬件不足E.训练轮次多7.异常检测应用场景包括？A.fraud检测B.设备故障检测C.图像识别D.NLPE.数据清洗8.AI监控主要维度包括？A.模型性能B.硬件资源C.日志状态D.数据质量E.代码提交频率9.模型更新后排查点包括？A.权重完整性B.环境一致性C.数据分布D.训练设备E.代码版本10.日志分析关键步骤包括？A.日志收集B.解析C.异常识别D.原因定位E.代码重构四、判断题（共10题，每题2分）1.推理延迟过高一定是硬件问题。（）2.过拟合表现为训练集准确率<测试集。（）3.数据漂移不影响推理性能。（）4.TensorRT仅优化CNN模型。（）5.分布式全连接层必导致通信瓶颈。（）6.部署后latency增加因模型体积变大。（）7.孤立森林仅适用于数值数据。（）8.AI监控无需关注输入数据质量。（）9.模型更新后准确率下降必是数据问题。（）10.日志分析仅需看错误日志。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述AI模型推理故障的常见排查流程。2.如何识别和处理模型训练中的过拟合？3.简述数据漂移对AI系统的影响及检测方法。4.如何通过日志分析定位AI系统故障点？六、讨论题（共2题，每题5分）1.分布式AI训练中，如何快速排查和解决通信故障？2.模型部署后推理准确率突然下降，可能的原因及排查思路？---答案部分一、填空题答案1.硬件资源不足、带宽瓶颈2.Grafana、Prometheus3.测试集4.特征异常、特征冗余5.模型量化、层融合6.NCCL版本、节点连通性7.环境配置错误、数据漂移8.GreatExpectations、AlibiDetect9.推理延迟、吞吐量10.权重加载错误、数据分布变化二、单项选择题答案1.B2.D3.B4.B5.D6.A7.C8.B9.B10.D三、多项选择题答案1.ABCD2.ABCDE3.ABCD4.ABD5.ABC6.ABCD7.AB8.ABCD9.ABCE10.ABCD四、判断题答案1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×五、简答题答案1.排查流程：①收集故障现象（延迟/准确率突变）；②查看推理日志（错误码、硬件告警）；③验证部署环境（资源占用、配置一致性）；④检查模型文件（权重完整性、格式）；⑤对比训练/推理数据分布；⑥复现故障缩小范围至具体模块。2.识别与处理：识别→训练集准确率远高于测试集，测试损失上升。处理→①增加训练数据；②正则化（L1/L2、Dropout）；③减少模型复杂度；④早停（EarlyStopping）；⑤数据增强。3.影响与检测：影响→准确率下降、误判率升高。检测→①统计分布对比（均值/方差）；②工具（EvidentlyAI、GreatExpectations）；③监控模型性能突变。4.日志定位步骤：①收集日志（ELK/Prometheus）；②解析（提取错误码、时间戳）；③过滤异常（错误/警告）；④关联故障时间点日志（权重加载、硬件状态）；⑤定位具体模块（某层推理错误、通信故障）。六、讨论题答案1.排查解决：①网络连通性（ping节点、带宽测试）；②NCCL版本兼容（节点间一致）；③查看通信日志（超时、告警）；④调整参数（指定网卡、优化batchsize）；⑤解决→换兼容