AI系统与训练推理工程
【边缘与端侧模型部署优化】在大模型部署到边缘设备、车载、端侧、移动端(如京东APP)或资源受限环境时,你会采取哪些优化措施?请分别说明部署方式、考虑因素及具体优化方案。 「京东、字节跳动、百度、蚂蚁集团」
原题【高并发模型服务处理】模型面对高并发的时候如何处理? 「百度」
原题【Agent沙箱设计】如果想做Agent的沙箱环境秒级启动应该怎么设计,具体讲一下其中的并发弹性调度、会话级状态保持及强安全隔离。 「阿里巴巴」
原题【LibTorch Java与Flink集成】基于LibTorch Java绑定构建的训练/推理框架,如何适配Flink的动态扩缩容与容错机制,结合Java的生态优势确保训练/推理不中断并提升系统整体可用性?需说明如何利用Java优势提升框架稳定性。同时,如何优化LibTorch Java绑定在Flink集群中的资源占用,结合Spring AI的配置管理,实现高性能推理?如何让Spring AI调用LibTorch Java绑定推理时,与Flink的流数据处理无缝衔接,减少数据传输延迟?如何在Spring AI中封装LibTorch Java绑定的推理接口,配合Flink的Checkpoint机制,确保推理结果可回溯?另外,用Spring AI整合LibTorch Java绑定时,如何优化模型参数传递效率,配合Flink提升高并发场景下的推理性能?同时,如何解决模型加载与Flink任务调度的协同问题,以加速推理响应? 「阿里巴巴」
原题【LoRA权重快速切换】假设要在腾讯云上提供一个支持企业用户高度自定义微调(如LoRA)的多模态API集群服务,如何设计底层的模型加载架构,以支持数万个不同客户的LoRA权重实现毫秒级快速切换,且不会造成服务器显存瓶颈? 「腾讯」
原题【千万级用户实时推理系统】设计一个支持千万级用户的实时AI推理系统。 「蚂蚁集团」
原题【多模态统一服务平台】如何设计一个支持多模态模型的统一服务平台?同时支持实时和离线模型。 「京东」
原题【多租户AI平台架构】请设计一个支持多租户的AI平台架构,确保资源隔离和公平调度。 「京东」
原题【大模型推理HTTP网关】实现一个面向大模型推理场景的HTTP网关,支持:智能路由、负载均衡、KVCache感知调度。 「蚂蚁集团」
原题【大模型部署方案】两台8卡H100做700B部署,精度FP8,要求TTFT<2秒,TPOT在50ms内,不能调节max-num-seqs等参数,有什么方案? 「阿里巴巴」
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