AI故障診斷工程師崗位招聘考試試卷及答案AI故障診斷工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（共10題，每題1分）1.AI模型推理延遲過高的常見硬件原因包括______、______。2.故障日志分析常用工具包括ELKStack、______、______。3.過擬合的典型表現(xiàn)是訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，______準(zhǔn)確率低。4.特征工程故障類型包括特征缺失、______、______。5.TensorRT優(yōu)化的核心是______和______。6.分布式訓(xùn)練通信故障排查點(diǎn)包括網(wǎng)絡(luò)帶寬、______、______。7.模型部署后性能下降的常見場(chǎng)景包括______、______。8.數(shù)據(jù)漂移檢測(cè)工具包括EvidentlyAI、______、______。9.AI系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控核心指標(biāo)包括推理準(zhǔn)確率、______、______。10.模型更新后推理錯(cuò)誤的常見原因包括______、______。二、單項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分）1.模型推理失敗的直接原因是？A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足B.權(quán)重文件損壞C.硬件價(jià)格上漲D.代碼注釋缺失2.不屬于故障日志分析的工具是？A.ELKStackB.PrometheusC.FluentdD.Word文檔3.過擬合的核心表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率<測(cè)試集B.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率>測(cè)試集C.兩者相等D.兩者都低4.數(shù)據(jù)漂移的表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練/推理特征分布一致B.推理出現(xiàn)訓(xùn)練集未見過的類別C.權(quán)重更新頻繁D.硬件升溫5.TensorRT不支持的框架是？A.TensorFlowB.PyTorchC.ONNXD.Scikit-learn6.NCCL故障的常見場(chǎng)景是？A.網(wǎng)絡(luò)延遲過高B.模型層數(shù)少C.訓(xùn)練輪次不足D.學(xué)習(xí)率太低7.推理latency增加的原因不包括？A.量化失敗B.硬件資源不足C.訓(xùn)練樣本少D.網(wǎng)絡(luò)延遲8.異常檢測(cè)常用無監(jiān)督方法是？A.決策樹B.孤立森林C.線性回歸D.邏輯回歸9.AI監(jiān)控最關(guān)鍵實(shí)時(shí)指標(biāo)是？A.代碼行數(shù)B.推理準(zhǔn)確率C.開發(fā)人員數(shù)量D.文檔數(shù)量10.模型更新后準(zhǔn)確率下降的原因不包括？A.數(shù)據(jù)漂移B.權(quán)重加載錯(cuò)誤C.環(huán)境配置變更D.訓(xùn)練設(shè)備升級(jí)三、多項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分）1.AI故障診斷核心步驟包括？A.故障現(xiàn)象收集B.日志分析C.環(huán)境復(fù)現(xiàn)D.原因定位E.代碼注釋閱讀2.推理故障常見類型包括？A.延遲過高B.準(zhǔn)確率下降C.推理崩潰D.權(quán)重丟失E.硬件故障3.特征工程故障表現(xiàn)包括？A.特征缺失B.分布異常C.特征冗余D.標(biāo)簽錯(cuò)誤E.過擬合4.TensorRT優(yōu)化優(yōu)勢(shì)包括？A.速度提升B.內(nèi)存減少C.精度提升D.多框架支持E.訓(xùn)練加速5.分布式通信故障排查方向包括？A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.NCCL版本兼容C.節(jié)點(diǎn)數(shù)量D.學(xué)習(xí)率E.權(quán)重初始化6.部署后性能下降原因包括？A.環(huán)境配置錯(cuò)誤B.量化失敗C.數(shù)據(jù)漂移D.硬件不足E.訓(xùn)練輪次多7.異常檢測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.fraud檢測(cè)B.設(shè)備故障檢測(cè)C.圖像識(shí)別D.NLPE.數(shù)據(jù)清洗8.AI監(jiān)控主要維度包括？A.模型性能B.硬件資源C.日志狀態(tài)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量E.代碼提交頻率9.模型更新后排查點(diǎn)包括？A.權(quán)重完整性B.環(huán)境一致性C.數(shù)據(jù)分布D.訓(xùn)練設(shè)備E.代碼版本10.日志分析關(guān)鍵步驟包括？A.日志收集B.解析C.異常識(shí)別D.原因定位E.代碼重構(gòu)四、判斷題（共10題，每題2分）1.推理延遲過高一定是硬件問題。（）2.過擬合表現(xiàn)為訓(xùn)練集準(zhǔn)確率<測(cè)試集。（）3.數(shù)據(jù)漂移不影響推理性能。（）4.TensorRT僅優(yōu)化CNN模型。（）5.分布式全連接層必導(dǎo)致通信瓶頸。（）6.部署后latency增加因模型體積變大。（）7.孤立森林僅適用于數(shù)值數(shù)據(jù)。（）8.AI監(jiān)控?zé)o需關(guān)注輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）9.模型更新后準(zhǔn)確率下降必是數(shù)據(jù)問題。（）10.日志分析僅需看錯(cuò)誤日志。（）五、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分）1.簡(jiǎn)述AI模型推理故障的常見排查流程。2.如何識(shí)別和處理模型訓(xùn)練中的過擬合？3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)漂移對(duì)AI系統(tǒng)的影響及檢測(cè)方法。4.如何通過日志分析定位AI系統(tǒng)故障點(diǎn)？六、討論題（共2題，每題5分）1.分布式AI訓(xùn)練中，如何快速排查和解決通信故障？2.模型部署后推理準(zhǔn)確率突然下降，可能的原因及排查思路？---答案部分一、填空題答案1.硬件資源不足、帶寬瓶頸2.Grafana、Prometheus3.測(cè)試集4.特征異常、特征冗余5.模型量化、層融合6.NCCL版本、節(jié)點(diǎn)連通性7.環(huán)境配置錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)漂移8.GreatExpectations、AlibiDetect9.推理延遲、吞吐量10.權(quán)重加載錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)分布變化二、單項(xiàng)選擇題答案1.B2.D3.B4.B5.D6.A7.C8.B9.B10.D三、多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABCDE3.ABCD4.ABD5.ABC6.ABCD7.AB8.ABCD9.ABCE10.ABCD四、判斷題答案1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×五、簡(jiǎn)答題答案1.排查流程：①收集故障現(xiàn)象（延遲/準(zhǔn)確率突變）；②查看推理日志（錯(cuò)誤碼、硬件告警）；③驗(yàn)證部署環(huán)境（資源占用、配置一致性）；④檢查模型文件（權(quán)重完整性、格式）；⑤對(duì)比訓(xùn)練/推理數(shù)據(jù)分布；⑥復(fù)現(xiàn)故障縮小范圍至具體模塊。2.識(shí)別與處理：識(shí)別→訓(xùn)練集準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于測(cè)試集，測(cè)試損失上升。處理→①增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)；②正則化（L1/L2、Dropout）；③減少模型復(fù)雜度；④早停（EarlyStopping）；⑤數(shù)據(jù)增強(qiáng)。3.影響與檢測(cè)：影響→準(zhǔn)確率下降、誤判率升高。檢測(cè)→①統(tǒng)計(jì)分布對(duì)比（均值/方差）；②工具（EvidentlyAI、GreatExpectations）；③監(jiān)控模型性能突變。4.日志定位步驟：①收集日志（ELK/Prometheus）；②解析（提取錯(cuò)誤碼、時(shí)間戳）；③過濾異常（錯(cuò)誤/警告）；④關(guān)聯(lián)故障時(shí)間點(diǎn)日志（權(quán)重加載、硬件狀態(tài)）；⑤定位具體模塊（某層推理錯(cuò)誤、通信故障）。六、討論題答案1.排查解決：①網(wǎng)絡(luò)連通性（ping節(jié)點(diǎn)、帶寬測(cè)試）；②NCCL版本兼容（節(jié)點(diǎn)間一致）；③查看通信日志（超時(shí)、告警）；④調(diào)整參數(shù)（指定網(wǎng)卡、優(yōu)化batchsize）；⑤解決→換兼容