二、模型部署實(shí)戰(zhàn)模塊

1. 服務(wù) API 構(gòu)建

app = FastAPI()
model = torch.load("model.pt", map_location="cpu")
model.eval()

@app.post("/predict")
async def predict(payload: Input):
    x = torch.tensor(payload.features)
    y = model(x).detach().tolist()
    return {"predictions": y}

2. 容器與集群部署

3. 推理性能優(yōu)化


三、MLOps 全流程解析

1. CI/CD 自動(dòng)部署實(shí)踐

參考 arXiv 和 GitHub 流程設(shè)計(jì):

2. 模型監(jiān)控與漂移檢測(cè)

3. 數(shù)據(jù)與模型版本管理


四、面試實(shí)戰(zhàn)題型與參考答案

題目 應(yīng)答要點(diǎn)
“解釋 Transformer 的 attention 機(jī)制” 這里可簡(jiǎn)述 Q K^T / sqrt(d_k) softmax 的計(jì)算流程,并解釋 multi-head 的意義。
“如何實(shí)現(xiàn)批量推理?如何處理小批次積累?” 建議使用緩存或隊(duì)列對(duì)請(qǐng)求 aggregation,按周期或大小觸發(fā) batch model.forward()。
“線上模型性能下降如何響應(yīng)?” 提及定期 drift 檢測(cè) → 自動(dòng) rollback → 收集新數(shù)據(jù) retrain。
“MLOps 和 DevOps 的區(qū)別?” MLOps 更側(cè)重模型版本、訓(xùn)練監(jiān)控、特征漂移管理等,區(qū)別于純 DevOps 工具鏈。

五、自學(xué)推薦路徑 & 項(xiàng)目落地建議


六、總結(jié)

本文系統(tǒng)整理2025 年 Python AI 面試題,包括:

從技術(shù)原理到工程解決方案,配合結(jié)構(gòu)化項(xiàng)目演示,你就能在AI 面試中脫穎而出。祝你順利拿下心儀崗位!

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Java工程師 AI 崗位面試指南:機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署與 Spring Boot 微服務(wù)集成考點(diǎn)

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