云计算

目录

• 介绍一下云计算中的多租户技术，以及它在云环境中的应用
• 解释一下什么是无服务器计算，以及它在云环境中的应用
• 介绍一下云计算中的冷启动、热迁移和容灾，以及它们的优缺点
• 什么是Servicemesh、Serverless
• 什么是IaaS、PaaS、SaaS以及它们之间的区别
• 你对云计算中的计费模式有什么理解？能否详细解释一下按需付费和预留实例的区别？
• 你有没有在云环境中进行过容灾和恢复的实践经验？如果有，请分享一些具体的案例
• 在云环境中，你如何保证数据一致性
• 解释一下云端虚拟化技术如何工作，以及它的重要性
• 在云环境中，你如何进行性能测试和安全测试
• 解释一下弹性伸缩，以及它在云环境中的应用
• 对于一个准备迁移到云端的企业，你会给出哪些建议
• 说下你在云环境遇到的挑战，它是如何解决的
• 如何在云环境中保护用户数据的安全
• 说下公有云、私有云和混合云的区别
• 什么是云计算，它有哪些特性
• AI大模型面试
• Spring AI 2.0 经典面试题 · 10 道（结合真实面试高频考点）
• 64.模型蒸馏的蒸馏策略对比
• 63.如何构建领域专属的知识图谱
• 62.分布式训练中的梯度累积实现原理
• 61.大模型推理性能优化方案
• 60.大模型安全防护方案
• 59.大模型监控指标设计
• 58.大模型服务GPU选型
• 57.如何估算模型推理所需显存
• 56.大模型API服务部署优化
• 55.如何设计一个多Agent协作系统架构
• 54.模型幻觉的检测与抑制技术
• 53.多模态大模型的跨模态对齐方法
• 52.大模型输出格式如何控制
• 51.向量数据库选型对比
• 50.Agent的ReAct框架原理
• 49.如何解决RAG中的语义鸿沟问题
• 48.RAG系统的核心组件及工作逻辑
• 47.梯度累积的计算原理与显存优化效果
• 46.混合精度训练的实现步骤及Loss Scaling作用
• 45.DeepSpeed ZeRO的显存优化策略
• 44.大模型灾难性遗忘的解决方案
• 43.对比SFT、RLHF、DPO的优劣
• 42.LoRA的原理及参数量计算
• 41.全参数微调需要多少显存？
• 40.模型稀疏化的实践方法
• 39.对比LSTM&GRU与Transformer的长距离依赖处理能力
• 38.解释FlashAttention的显存优化原理
• 37.大模型位置编码的演进
• 36.大模型长文本处理的优化方案
• 35.混合专家模型（MoE）如何降低计算成本？
• 34.GPT与BERT的核心区别及各自优势
• 33.解释LLaMA的RMSNorm和SwiGLU激活函数改进
• 32.Transformer的编码器-解码器结构工作流程
• 31.对比AE、VAE、GAN的生成机制
• 30.模型量化的方法及推理加速效果
• 29.知识蒸馏的原理及适用场景
• 28.大模型评估指标BLEU、ROUGE、Perplexity适用场景
• 27.大模型训练中梯度消失和爆炸的解决方案
• 26.解释Prefix LM与Causal LM的区别
• 25.LayerNorm vs BatchNorm的适用场景
• 24.Transformer中位置编码的作用
• 23.解释大模型中的“涌现能力”及产生原因
• 22.详述Transformer多头自注意力机制
• 21.微调时模型遗忘怎么解决
• 20.PPO与DPO的区别
• 19.怎么解决大模型幻觉问题
• 18.vllm的推理加速是怎么实现的
• 17.什么是大模型epoch和学习率
• 16.大模型意图识别是怎么做的
• 15.解释下模型蒸馏和模型量化
• 14.详细说下LangChain框架应用场景
• 13.为什么选择向量数据库，而不是传统数据库
• 12.解释下全参数微调、Lora、QLora区别
• 11.什么是过拟合和欠拟合
• 10.如何降低大模型API服务的推理延迟和成本
• 9.如何利用大模型实现多模态任务
• 8.如何保证大模型生成内容的合规性
• 7.大模型应用如何保证实时性和多轮对话一致性
• 6.怎么针对超长文本进行微调训练
• 5.模型微调怎么评估效果
• 4.大模型微调流程是怎样的?
• 3.详细说下RAG的流程
• 2.Agent如何搭建?可以用那些框架
• 1.提示词工程能解决什么问题?