2025年AI運(yùn)維工程師服務(wù)設(shè)計(jì)面試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型并行，提高訓(xùn)練速度？

A.模型壓縮B.模型剪枝C.模型并行D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：C

解析：模型并行技術(shù)通過(guò)將大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拆分到多個(gè)計(jì)算單元中，并行執(zhí)行，從而提高訓(xùn)練速度。這種技術(shù)適用于處理大規(guī)模模型和計(jì)算資源受限的場(chǎng)景。參考《深度學(xué)習(xí)框架：原理與應(yīng)用》2025年版第8章。

2.在分布式訓(xùn)練中，以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的通信機(jī)制？

A.RingAll-reduceB.ParameterServerC.GradientAccumulationD.All-reduce

答案：C

解析：梯度累積不是分布式訓(xùn)練中的通信機(jī)制，而是一種優(yōu)化策略，用于處理小批量數(shù)據(jù)。RingAll-reduce、ParameterServer和All-reduce是常見(jiàn)的通信機(jī)制。參考《分布式深度學(xué)習(xí)技術(shù)手冊(cè)》2025年版第5章。

3.在進(jìn)行模型量化時(shí)，以下哪種方法適用于減少模型存儲(chǔ)大??？

A.低精度量化B.結(jié)構(gòu)化剪枝C.知識(shí)蒸餾D.特征提取

答案：A

解析：低精度量化（如INT8量化）通過(guò)將模型的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為較低精度的整數(shù)表示，從而減少模型的大小。參考《深度學(xué)習(xí)模型量化技術(shù)指南》2025年版第3.2節(jié)。

4.在模型訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪種方法有助于緩解梯度消失問(wèn)題？

A.學(xué)習(xí)率衰減B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.激活函數(shù)選擇D.梯度裁剪

答案：D

解析：梯度裁剪通過(guò)限制梯度的大小來(lái)防止梯度消失問(wèn)題。這種方法可以在一定程度上保護(hù)網(wǎng)絡(luò)的梯度，使其不會(huì)變得太小。參考《深度學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)現(xiàn)》2025年版第6章。

5.以下哪種方法可以用于增強(qiáng)模型的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)C.早停法D.隨機(jī)種子設(shè)置

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)生成新的數(shù)據(jù)樣本來(lái)增加模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，從而增強(qiáng)模型的泛化能力。參考《深度學(xué)習(xí)實(shí)踐指南》2025年版第4章。

6.在使用Transformer模型時(shí)，以下哪種操作可以減少計(jì)算復(fù)雜度？

A.層歸一化B.自注意力機(jī)制C.位置編碼D.殘差連接

答案：D

解析：殘差連接是Transformer模型中用于減少計(jì)算復(fù)雜度的一種技術(shù)。通過(guò)將輸入特征與輸出特征相加，可以減少模型在深層時(shí)的梯度消失問(wèn)題，從而提高計(jì)算效率。參考《Transformer原理與實(shí)現(xiàn)》2025年版第3章。

7.以下哪種方法可以幫助模型學(xué)習(xí)到更有區(qū)分度的特征？

A.特征選擇B.特征提取C.特征降維D.特征工程

答案：D

解析：特征工程通過(guò)設(shè)計(jì)或選擇對(duì)模型學(xué)習(xí)有用的特征，可以幫助模型學(xué)習(xí)到更有區(qū)分度的特征。這通常需要領(lǐng)域知識(shí)和實(shí)驗(yàn)。參考《特征工程與模型選擇》2025年版第2章。

8.在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像識(shí)別時(shí)，以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更適用于處理小樣本問(wèn)題？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.變分自編碼器（VAE）

答案：A

解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出色，特別是在處理小樣本問(wèn)題時(shí)，由于其參數(shù)數(shù)量較少，更易于在有限的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。參考《深度學(xué)習(xí)圖像處理》2025年版第5章。

9.以下哪種技術(shù)可以幫助模型學(xué)習(xí)到更加稀疏的特征？

A.知識(shí)蒸餾B.特征選擇C.結(jié)構(gòu)化剪枝D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：D

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)設(shè)計(jì)激活函數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)在特定情況下輸出接近于0的值，從而實(shí)現(xiàn)特征的稀疏化。這有助于模型學(xué)習(xí)到更加稀疏的特征，提高模型的壓縮性和效率。參考《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》2025年版第7章。

10.在模型訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪種方法可以加速模型收斂？

A.學(xué)習(xí)率衰減B.梯度裁剪C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.激活函數(shù)優(yōu)化

答案：B

解析：梯度裁剪通過(guò)限制梯度的大小來(lái)加速模型收斂，避免梯度爆炸問(wèn)題。這種方法有助于模型更快地找到最優(yōu)解。參考《深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法》2025年版第4章。

11.在進(jìn)行模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化時(shí)，以下哪種方法可以提高API調(diào)用性能？

A.數(shù)據(jù)緩存B.負(fù)載均衡C.異步調(diào)用D.數(shù)據(jù)分區(qū)

答案：B

解析：負(fù)載均衡通過(guò)將請(qǐng)求分發(fā)到多個(gè)服務(wù)器，可以提高API調(diào)用性能，減少單點(diǎn)壓力。這種方法在處理高并發(fā)請(qǐng)求時(shí)尤其有效。參考《高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》2025年版第3章。

12.以下哪種技術(shù)可以幫助模型在處理低質(zhì)量數(shù)據(jù)時(shí)保持魯棒性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型壓縮C.模型并行D.預(yù)訓(xùn)練

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中引入各種數(shù)據(jù)變換，可以幫助模型學(xué)習(xí)到更加魯棒的特征，提高模型在低質(zhì)量數(shù)據(jù)下的性能。參考《深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)》2025年版第6章。

13.在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行自然語(yǔ)言處理時(shí)，以下哪種技術(shù)可以幫助模型捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系？

A.RNNB.CNNC.TransformerD.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：C

解析：Transformer模型通過(guò)自注意力機(jī)制能夠有效地捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，使其在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。參考《自然語(yǔ)言處理技術(shù)》2025年版第8章。

14.以下哪種技術(shù)可以幫助模型學(xué)習(xí)到更加豐富的語(yǔ)義信息？

A.文本嵌入B.詞嵌入C.上下文嵌入D.模型壓縮

答案：C

解析：上下文嵌入通過(guò)考慮詞語(yǔ)在上下文中的含義，可以幫助模型學(xué)習(xí)到更加豐富的語(yǔ)義信息。這種技術(shù)通常在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中使用。參考《深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理》2025年版第5章。

15.在進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)時(shí)，以下哪種技術(shù)可以保護(hù)用戶(hù)隱私？

A.加密算法B.同態(tài)加密C.加密模型D.隱私保護(hù)技術(shù)

答案：B

解析：同態(tài)加密是一種能夠在加密狀態(tài)下執(zhí)行計(jì)算的技術(shù)，可以保護(hù)用戶(hù)隱私，使得模型訓(xùn)練過(guò)程在不泄露用戶(hù)數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行。參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》2025年版第9章。

二、多選題（共10題）

1.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪些是常用的通信機(jī)制？（多選）

A.RingAll-reduce

B.ParameterServer

C.GradientAccumulation

D.All-reduce

E.PipelineAll-reduce

答案：ABDE

解析：分布式訓(xùn)練框架中常用的通信機(jī)制包括RingAll-reduce（A）、ParameterServer（B）、All-reduce（D）和PipelineAll-reduce（E）。GradientAccumulation（C）是一種優(yōu)化策略，不是通信機(jī)制。

2.以下哪些是參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可能涉及的步驟？（多選）

A.模型初始化

B.參數(shù)提取

C.微調(diào)

D.參數(shù)替換

E.模型評(píng)估

答案：ABCD

解析：參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)通常包括模型初始化（A）、參數(shù)提?。˙）、微調(diào)（C）和參數(shù)替換（D）等步驟。模型評(píng)估（E）是微調(diào)過(guò)程的一部分，但不是LoRA/QLoRA技術(shù)特有的步驟。

3.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些方法可以增強(qiáng)模型的魯棒性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.梯度正則化

C.對(duì)抗訓(xùn)練

D.知識(shí)蒸餾

E.模型壓縮

答案：ABCD

解析：對(duì)抗性攻擊防御中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）、梯度正則化（B）、對(duì)抗訓(xùn)練（C）和知識(shí)蒸餾（D）都是增強(qiáng)模型魯棒性的有效方法。模型壓縮（E）雖然可以提高效率，但不是直接針對(duì)對(duì)抗攻擊的防御措施。

4.推理加速技術(shù)中，以下哪些方法可以減少延遲？（多選）

A.INT8量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模型并行

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：推理加速技術(shù)中，INT8量化（A）、知識(shí)蒸餾（B）、模型剪枝（C）和模型并行（D）都可以減少延遲。云邊端協(xié)同部署（E）雖然可以提高效率，但主要針對(duì)資源分配和負(fù)載均衡。

5.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些策略可以提高API調(diào)用性能？（多選）

A.數(shù)據(jù)緩存

B.負(fù)載均衡

C.異步調(diào)用

D.數(shù)據(jù)分區(qū)

E.模型服務(wù)集群

答案：ABCDE

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，數(shù)據(jù)緩存（A）、負(fù)載均衡（B）、異步調(diào)用（C）、數(shù)據(jù)分區(qū)（D）和模型服務(wù)集群（E）都是提高API調(diào)用性能的有效策略。

6.在知識(shí)蒸餾中，以下哪些是常見(jiàn)的蒸餾目標(biāo)？（多選）

A.輸出層

B.特征層

C.概率分布

D.損失函數(shù)

E.模型結(jié)構(gòu)

答案：ABC

解析：知識(shí)蒸餾中，常見(jiàn)的蒸餾目標(biāo)包括輸出層（A）、特征層（B）和概率分布（C）。損失函數(shù)（D）和模型結(jié)構(gòu)（E）是蒸餾過(guò)程中的輔助工具，而不是目標(biāo)。

7.在模型量化中，以下哪些是常見(jiàn)的量化方法？（多選）

A.INT8量化

B.INT16量化

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)化剪枝

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：AB

解析：模型量化中，常見(jiàn)的量化方法包括INT8量化（A）和INT16量化（B）。知識(shí)蒸餾（C）、結(jié)構(gòu)化剪枝（D）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（E）是模型壓縮技術(shù)，與量化方法不同。

8.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪些是隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)？（多選）

A.加密算法

B.同態(tài)加密

C.隱私預(yù)算

D.加密模型

E.模型聚合

答案：ABCD

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)包括加密算法（A）、同態(tài)加密（B）、隱私預(yù)算（C）和加密模型（D）。模型聚合（E）是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基本步驟，但不是直接針對(duì)隱私保護(hù)的。

9.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以應(yīng)用于文本、圖像和視頻生成？（多選）

A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

C.Transformer模型

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ACDE

解析：AIGC內(nèi)容生成中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）（A）、Transformer模型（C）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）（D）和神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（E）都是常用的技術(shù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）（B）主要用于序列數(shù)據(jù)處理，不適用于所有模態(tài)的生成。

10.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些是重要的考慮因素？（多選）

A.公平性

B.可解釋性

C.隱私保護(hù)

D.偏見(jiàn)檢測(cè)

E.模型魯棒性

答案：ABCDE

解析：AI倫理準(zhǔn)則中，公平性（A）、可解釋性（B）、隱私保護(hù)（C）、偏見(jiàn)檢測(cè)（D）和模型魯棒性（E）都是重要的考慮因素，它們共同確保AI系統(tǒng)的道德和合規(guī)性。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過(guò)___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，通過(guò)引入小參數(shù)模型來(lái)___________大模型。

答案：增強(qiáng)

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型在預(yù)訓(xùn)練后繼續(xù)在___________上進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定任務(wù)。

答案：新數(shù)據(jù)集

4.對(duì)抗性攻擊防御中，通過(guò)添加對(duì)抗噪聲來(lái)___________模型對(duì)對(duì)抗攻擊的魯棒性。

答案：提高

5.推理加速技術(shù)中，通過(guò)將模型的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為_(kāi)__________來(lái)降低計(jì)算復(fù)雜度。

答案：低精度整數(shù)

6.模型并行策略中，將模型的不同部分部署在多個(gè)設(shè)備上，以___________計(jì)算資源。

答案：充分利用

7.云邊端協(xié)同部署中，通過(guò)將計(jì)算任務(wù)分配到___________，以?xún)?yōu)化資源利用。

答案：云端、邊緣、端側(cè)

8.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，將大模型的___________轉(zhuǎn)移到小模型，以保持其性能。

答案：知識(shí)

9.模型量化中，INT8和FP16量化是兩種常見(jiàn)的___________方法。

答案：低精度量化

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，通過(guò)移除___________來(lái)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)。

答案：不重要的神經(jīng)元或連接

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過(guò)設(shè)計(jì)激活函數(shù)使得大部分神經(jīng)元輸出接近于___________。

答案：0

12.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。

答案：泛化能力

13.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，需要考慮___________，確保AI系統(tǒng)的道德和合規(guī)性。

答案：公平性、隱私保護(hù)、偏見(jiàn)檢測(cè)

14.Transformer變體（BERT/GPT）中，BERT使用___________來(lái)處理序列數(shù)據(jù)。

答案：雙向Transformer編碼器

15.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，通過(guò)___________來(lái)尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

答案：搜索算法

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷(xiāo)與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷(xiāo)與設(shè)備數(shù)量并不是線性增長(zhǎng)。實(shí)際上，隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信開(kāi)銷(xiāo)會(huì)以指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)，因?yàn)樾枰獏f(xié)調(diào)更多的設(shè)備之間的通信。參考《分布式深度學(xué)習(xí)》2025年版第3.2節(jié)。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以顯著降低大模型的內(nèi)存使用。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）通過(guò)引入低秩參數(shù)來(lái)調(diào)整大模型，從而降低內(nèi)存使用。這些方法可以在不顯著犧牲模型性能的情況下減少模型的大小。參考《低秩模型調(diào)整技術(shù)》2025年版第5章。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略總是需要從大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型開(kāi)始。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略不一定需要從大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型開(kāi)始。根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練方法》2025年版第2章，即使是小規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，通過(guò)在特定數(shù)據(jù)集上進(jìn)行進(jìn)一步的微調(diào)，也可以達(dá)到很好的效果。

4.模型量化通過(guò)降低模型的精度可以顯著提高推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型量化通過(guò)將模型參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度（如INT8或FP16），可以減少模型的計(jì)算量，從而提高推理速度。根據(jù)《模型量化技術(shù)》2025年版第4章，這種方法在保證可接受精度損失的情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)速度的提升。

5.結(jié)構(gòu)剪枝是一種可以在模型訓(xùn)練完成后直接應(yīng)用于模型的壓縮技術(shù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝確實(shí)是一種可以在模型訓(xùn)練完成后直接應(yīng)用的壓縮技術(shù)。通過(guò)移除不重要的神經(jīng)元或連接，可以簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，同時(shí)減少模型大小。參考《模型壓縮技術(shù)》2025年版第6章。

6.云邊端協(xié)同部署可以解決所有邊緣計(jì)算中的延遲和帶寬問(wèn)題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：云邊端協(xié)同部署有助于優(yōu)化資源分配和負(fù)載均衡，但它不能解決所有邊緣計(jì)算中的延遲和帶寬問(wèn)題。實(shí)際應(yīng)用中，仍需要根據(jù)具體場(chǎng)景采取針對(duì)性的解決方案。參考《邊緣計(jì)算技術(shù)》2025年版第7章。

7.知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小模型，而不需要重新訓(xùn)練。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識(shí)蒸餾允許將大模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小模型，通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)“教師”模型和一個(gè)“學(xué)生”模型，使得“學(xué)生”模型能夠模仿“教師”模型的決策。這種方法不需要在“學(xué)生”模型上重新訓(xùn)練。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)》2025年版第8章。

8.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型聚合過(guò)程總是會(huì)導(dǎo)致模型性能的下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型聚合過(guò)程不一定會(huì)導(dǎo)致模型性能的下降。通過(guò)有效的聚合算法，可以保留模型性能，同時(shí)實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐》2025年版第9章。

9.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用主要是為了提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不僅僅是為了提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，更重要的是提供模型決策的解釋?zhuān)瑤椭t(yī)生更好地理解模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。參考《可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用》2025年版第10章。

10.CI/CD流程在AI開(kāi)發(fā)中是必須的，因?yàn)樗梢宰詣?dòng)化測(cè)試和部署。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在AI開(kāi)發(fā)中，CI/CD（持續(xù)集成和持續(xù)部署）流程是必須的，因?yàn)樗梢宰詣?dòng)化測(cè)試和部署過(guò)程，提高開(kāi)發(fā)效率，減少人工錯(cuò)誤。參考《AI開(kāi)發(fā)流程與最佳實(shí)踐》2025年版第11章。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)希望利用AI技術(shù)構(gòu)建一個(gè)智能風(fēng)控系統(tǒng)，以降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。該系統(tǒng)需要處理海量交易數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

問(wèn)題：設(shè)計(jì)一個(gè)基于Transformer的模型，并考慮以下要求：

1.使用預(yù)訓(xùn)練的BERT模型作為基礎(chǔ)模型。

2.針對(duì)金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。

3.考慮模型的效率和可解釋性。

4.提出模型部署和監(jiān)控的策略。

參考答案：

1.模型設(shè)計(jì)：

-使用預(yù)