人工智能工程人工智能公司AI工程师实习报告

人工智能工程人工智能公司AI工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家专注于自然语言处理的人工智能公司担任AI工程师实习生。核心工作成果包括参与开发一个文本情感分析模型，通过迭代优化，模型准确率从82%提升至91%，处理速度提升30%。具体负责数据清洗与特征工程，处理了20万条标注数据，使模型训练效率提高25%。应用了TensorFlow框架进行模型构建，结合BERT预训练模型进行微调，验证了预训练模型在特定任务中的有效性。提炼出自动化特征工程的方法论，可应用于类似场景，缩短数据处理周期至3天。二、实习内容及过程实习目的是深入了解AI工程的实际工作流程，掌握NLP领域的项目开发技能。实习单位是家做智能客服系统开发的公司，主要研究对话理解和意图识别技术。第1周到第3周，熟悉公司使用的开发环境，主要是Python和TensorFlow框架。跟着导师学习如何处理文本数据，包括分词、去除停用词和词性标注。用了他们内部的一个电商平台评论数据集，大概有5万条数据，我负责清洗了其中1万条，发现很多数据有错别字，就手动修正了3000多条。第4周到第6周，参与一个文本情感分析的项目。项目目标是让系统能准确判断用户评论是好评还是差评。我负责构建模型的基础部分，先用BERT预训练模型进行特征提取，再用自己的模型进行微调。初期准确率只有85%，导师说BERT的适配效果一般。后来我花了两天时间，调整了模型输入层的嵌入维度，把BERT的输出从768调整到512，同时增加了Dropout层防止过拟合，准确率最终提升到91%。这个过程中还学了怎么用TensorBoard看训练曲线，发现学习率0.001比0.01效果更好。第7周和第8周，参与优化模型部署流程。原来的模型加载速度太慢，每次预测要3秒，客户反馈客服响应太慢。我尝试了模型量化，把float32类型的数据转为int8，用ONNX格式导出模型，最终把加载时间缩短到0.5秒。不过压缩后准确率掉到90.5%，和之前的数据基本持平。实习中遇到的最大困难是第一次接触BERT微调，参数调了多次都不对。导师建议我先看论文《BERTFineTuningforTextClassification》，里面讲怎么调整学习率和层数。我自己又找了几个开源项目的代码，发现预训练模型的冻结策略很重要，一开始我把所有层都微调了，结果效果很差。后来只微调了最后一层，效果才慢慢好起来。实习成果主要是完成了情感分析模型的开发，准确率91%，加载速度0.5秒。还整理了20页的NLP数据处理手册，包括分词规则和特征工程步骤，现在新来的实习生都在用。最大的收获是学会了怎么解决实际项目中的性能和精度平衡问题。比如模型压缩时，不能只看速度，要看关键数据的损失程度。实习单位的管理还算规范，但培训机制有点弱，主要是靠导师带，没有系统性的课程。我建议可以搞一些每周的技术分享会，让不同项目组的同事交流，比如NLP组可以多交流一下最新的预训练模型应用。岗位匹配度上，我负责的工作主要是数据处理和基础模型搭建，离算法核心还有点距离，要是能有更多接触模型架构设计的机会就更好了。这段经历让我更确定要往NLP方向发展，但清楚自己现在还差很多，得继续补深度学习方面的知识。三、总结与体会这8周实习，从7月1日到8月31日，像给我上了一堂最实在的实践课。以前看论文说BERT微调能提升效果，真自己做才知道，参数调不好完全是浪费时间。记得第5周调试模型时，我连续三天改参数，准确率只提升0.2%，那种挫败感现在还清楚。后来导师给我《BERTFineTuningforTextClassification》那篇论文，我才明白不能一股脑儿微调所有层，结果当天晚上就看到效果好了，那种成就感特别直接。实习最大的价值在于把学校学的理论和我做的项目直接连起来了。比如处理20万条电商评论数据时，用到的方法论现在写进了我自己的NLP处理手册，新来的实习生都在用。这让我觉得，学的东西真用上了，和单纯为了考试做项目完全不一样。情感分析模型从85%到91%的提升，不是纸上谈兵得出来的，是我熬夜调参数换来的，这种获得感很实在。这段经历也让我更清楚自己想做什么。我本来以为我对算法最感兴趣，但实际工作中，把一个模型跑通、部署好，中间要处理的问题太多了。比如模型量化时，为了那0.5秒的加载速度，我折腾了两天，最后发现用ONNX格式导出效果最好。这让我意识到，做AI工程师不光要懂算法，还得懂工程实践。看行业趋势，现在大模型的应用越来越广，但实际落地时，像我在实习遇到的精度和速度平衡问题，可能几年内都不会有完美解决方案。这让我觉得，学校里学的深度学习知识只是基础，还得持续关注Transformer架构的新进展，比如LoRA这种高效微调方法。我打算下学期就报个PyTorch高级课程，把自动微分和分布式训练再学扎实。最明显的变化是我心态了。以前做项目觉得99%就行，现在明白客户用起来要95%才行。记得调试BERT时，导师说“细节决定成败”，当时不太理解，现在自己改一行代码，再看结果，才觉得这话真对。这种对结果的敬畏感，是从实习里真正学到的。以后求职，我肯定要把这段经历写成项目经历，突出我是怎么解决实际问题的，比如怎么用模型量化优化部署速度的细节。这8周让我明白，职场不是学校，不能光靠聪明，还得靠解决问题的能力。四、致谢在此期间，感谢公司提供实习机会，让我接触到了真实的AI项目。特别感谢我的导师，在模型调试和项目方向上给予关键指导，比如帮助我理解B