2026年机器学习模型部署与运维题集

2026年机器学习模型部署与运维题集一、单选题（每题2分，共20题）背景：某电商平台需部署推荐系统模型，模型需支持实时预测，并部署在阿里云ECS实例上。1.在模型部署过程中，以下哪项技术最适合实现模型的高并发请求处理？A.DockerB.KubernetesC.Redis缓存D.消息队列Kafka2.若模型预测延迟要求低于50ms，以下哪种优化方法最有效？A.增加模型参数量B.使用GPU加速推理C.降低模型精度D.增加ECS实例数量3.模型上线后，发现预测结果在华南地区准确率下降，可能的原因是？A.网络延迟过高B.数据标注错误C.模型训练数据未覆盖华南特征D.镜像配置问题4.在模型监控中，以下哪个指标最能反映模型的业务效果？A.准确率（Accuracy）B.响应时间（Latency）C.资源利用率（CPU/内存）D.预测吞吐量（QPS）5.若模型出现漂移，以下哪种方法最适合进行在线再训练？A.完全重新训练模型B.冷启动部署C.增量式微调（Fine-tuning）D.模型版本回滚6.在模型版本管理中，以下哪项工具最适合团队协作？A.GitB.JenkinsC.PrometheusD.TensorFlowServing7.若模型部署在AWSEC2上，以下哪种策略最适合降低成本？A.使用T3实例B.保持实例一直运行C.使用Spot实例D.频繁重启实例8.模型API接口设计时，以下哪项原则最能保证高可用性？A.单点登录B.超时设置合理C.数据库直连D.无状态设计9.在模型日志管理中，以下哪种方案最适合分布式部署？A.将日志写入本地文件B.使用ELK栈C.将日志直接输出控制台D.不记录日志10.若模型部署后内存泄漏，以下哪种工具最适合排查？A.GunicornB.cAdvisorC.ValgrindD.Grafana二、多选题（每题3分，共10题）背景：某金融公司使用模型进行反欺诈检测，模型部署在腾讯云CVM实例上，需支持724小时运行。11.模型部署前需进行的准备工作包括？A.环境依赖检查B.数据脱敏处理C.容器镜像构建D.业务规则硬编码12.模型监控中需要关注的指标有哪些？A.AUC（AreaUnderCurve）B.预测错误率C.系统负载D.网络丢包率13.若模型推理时CPU占用过高，可能的原因是？A.模型参数过多B.数据格式错误C.硬件配置不足D.代码逻辑优化不足14.模型版本回滚时需注意哪些问题？A.数据一致性B.旧版本资源清理C.业务影响评估D.自动化测试覆盖15.在模型再训练中，以下哪些方法属于增量学习？A.增加训练数据B.使用BERT微调C.完全重新训练D.模型融合16.模型部署在微服务架构中，以下哪些设计最能保证解耦？A.API网关B.服务网格IstioC.数据库直连D.服务发现17.若模型部署后出现冷启动问题，以下哪些方法可缓解？A.预热机制B.增加实例数量C.优化加载逻辑D.降低优先级18.在模型安全防护中，以下哪些措施最有效？A.API限流B.加密传输C.SQL注入防护D.模型混淆19.模型部署在混合云场景下，以下哪些技术最适合？A.VPC对等连接B.云函数ServerlessC.跨地域负载均衡D.本地缓存20.若模型推理时出现数据漂移，以下哪些方法可解决？A.更新特征工程B.增加监控阈值C.完全更换模型D.增量学习三、判断题（每题1分，共10题）背景：某物流公司使用模型预测包裹时效，模型部署在华为云CCE上，需支持弹性伸缩。21.模型部署后，若内存占用持续上升，一定是代码逻辑错误。（×）22.模型监控只需关注准确率，其他指标不重要。（×）23.模型版本管理不需要文档记录。（×）24.使用Kubernetes可自动处理模型扩容。（√）25.模型推理时，GPU比CPU性能始终更好。（√）26.模型再训练时，增量学习比完全重训更快。（√）27.模型部署在公有云需担心数据安全。（×）28.API限流会影响模型的实时性。（√）29.模型监控中，响应时间低于100ms即表示高性能。（×）30.模型版本回滚后，旧版本资源会自动释放。（×）四、简答题（每题5分，共5题）背景：某医疗公司使用模型进行疾病预测，模型部署在AzureKubernetesService（AKS）上。31.简述模型部署前需进行的准备工作。32.模型监控中需关注哪些关键指标？33.若模型推理时出现内存泄漏，如何排查？34.简述模型版本管理的流程。35.如何设计高可用性的模型API接口？五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际场景，论述模型部署在微服务架构中的优势与挑战。2.如何设计一套完整的模型监控体系，并说明各部分的作用。答案与解析一、单选题答案1.B（Kubernetes可管理容器集群，支持高并发）2.B（GPU可加速推理，降低延迟）3.C（模型未覆盖地域特征导致准确率下降）4.A（准确率反映业务效果）5.C（增量式微调适合在线再训练）6.A（Git适合代码版本管理）7.C（Spot实例价格更低，适合低优先级任务）8.D（无状态设计可水平扩展）9.B（ELK栈适合分布式日志管理）10.C（Valgrind可检测内存泄漏）二、多选题答案11.ABC（需检查依赖、脱敏、构建镜像）12.ABC（AUC、错误率、系统负载需监控）13.ABCD（参数多、数据错误、硬件不足、代码优化不足）14.ABC（需保证数据一致、清理资源、评估影响）15.AB（增量学习包括增加数据和微调）16.ABD（API网关、服务网格、服务发现可解耦）17.ACD（预热、优化加载、降低优先级可缓解冷启动）18.ABD（限流、加密、混淆可提高安全性）19.ABC（VPC对等连接、Serverless、跨地域负载均衡适合混合云）20.ABD（更新特征、监控阈值、增量学习可解决漂移）三、判断题答案21.×（内存占用上升也可能因系统资源竞争）22.×（需关注响应时间、资源占用等）23.×（版本管理需文档记录变更）24.√（Kubernetes支持自动扩容）25.√（GPU在并行计算中优势明显）26.√（增量学习更快）27.×（公有云可配置加密）28.√（限流会降低实时性）29.×（响应时间需结合业务需求）30.×（需手动清理）四、简答题答案31.准备工作：-环境依赖检查（Python版本、库版本等）；-数据脱敏处理（隐私信息）；-容器镜像构建（Dockerfile）；-API接口设计（RESTful风格）。32.关键指标：-准确率（业务效果）；-响应时间（实时性）；-资源利用率（成本）；-错误率（稳定性）。33.排查方法：-使用Valgrind检测内存泄漏；-分析日志发现异常；-逐步调试代码。34.版本管理流程：-提交代码（Git）；-自动化测试（Jenkins）；-部署流水线（Kubernetes）；-文档记录（Confluence）。35.高可用设计：-API网关限流防雪崩；-负载均衡（Nginx）；-多地域部署；-降级熔断机制。五、论述题答案1.微服务优势与挑战：-优势：-模块解耦（独立开发部署）；-弹性伸缩（按需扩展）；-技术异构（不同服务用最适合框架）。-挑战：-分布式事务（需选型Saga或TCC）；-监控复杂性（多服务协同）；-运维成本（多实例管理）。2