最近摸魚期間，發現身為程序員的我被賦予了另一個身份“新生代農民工”，簡直炸了！重點還官宣了，這就更加實錘了啊！我就想說，我們新生代農民工招誰惹誰了，我們能有什么壞心思呢？頭都禿了掙點高工資容易嗎？

說到高工資，坊間確實流傳著程序員35歲財富自由一說，尤其是做AI算法工程師的，年紀輕輕就可以月入6W+！但也有不少人說了，真能開出高薪的也就大廠了吧，看看那些JD，再看看自己之前螺絲釘的工作，大廠的程序員是不是都得會造輪子？自己能面的上么？

這不，一個朋友最近去百度面了一個AI相關的工作，面試官結合現在流行的AI、物聯網趨勢，問到AI落地會考慮哪些問題，先來給大家分享一下～

一、為了適配邊緣部署要求，AI算法怎么做適配？

二、在模型效果和效率之間怎么做平衡和取舍？怎么在不犧牲效果的前提下提高效率？

三、AI算法上線后怎么持續做迭代？

這一連“三問”瞬間給朋友問懵了，他說當時真想找個地縫鉆進去。不過幸好他提前刷了很多試題，也找別人取了經驗，關鍵還主動對飛槳PaddlePaddle、飛槳企業版BML等產品做了一些了解，思考了一會兒以后竟然對答如流，簡直“凡爾賽”了！面試回來竟然還寫了面經！

“跑起來”

適配、適配，還是適配！

我們都知道現在是人工智能時代，越來越多的AI需要從云端擴展到我們熟悉的邊緣端，比如智能耳機、智能攝像機、智能手環、物流機器人等等，把AI部署在邊緣端已經成為趨勢，這也正式嵌入式AI要做的事情。而我們關心的AI模型能不能跑起來問題，關鍵在于軟硬件環境的適配情況：

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• 硬件適配，當然是適配越多的AI芯片越好。常見的有CPU，GPU，FPGA，以及各類ASIC芯片，例如：Nvidia Jetson系列、海思NNIE系列、華為Atlas、麒麟NPU、高通DSP、Intel VPU、瑞芯微NPU、寒武紀等，都適配了就給工程師降低了端側模型適配遷移的難度，換一個設備照樣可以輕松的部署上去；

• 軟件適配，四大操作系統肯定不用說要適配。Linux、Windows、Android 、iOS，無論是PC還是手機，都得能給安排上；

• 框架適配，越全越好。我們知道的飛槳 PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet 等框架以及 ONNX 模型格式。此外，還要支持圖像分配、物體檢測、人臉識別、OCR等業界主流的算法類型，這樣在模型的適配和轉換方面可以輕松自如。

“跑得快”

“輕裝上陣”，不以犧牲精度為目的

在進行端側部署時，我們通常比較關注模型的推理性能，其實，各家AI芯片廠商為了實現更高性能的推理能力，都在努力提高芯片的并行處理能力，比如通過GPU這樣的超多線程并行處理……但最終的結果是，算力得到提升了，靈活性反而下降了。想要一個速度快、精度高、占用內存少的模型，該怎么辦？?

為了讓模型跑得更快更省內存，我們可以采用模型壓縮，比如模型量化、剪枝和蒸餾技術，讓模型輕便地跑起來，在盡可能保證效果的同時達到更好的壓縮效果。蒸餾可以簡單理解為，通過大模型蒸餾小模型，使得小模型具有與大模型接近的效果。而量化、剪枝本質都是對基礎模型在盡量不影響精度的前提下進行精簡 , 自然模型小了 , 內存占用就少了 , 推理時間也就短了，功耗也更低。

“持續跑”

部署并非一勞永逸，AI要自我迭代

模型的部署不是一勞永逸的，我們需要根據客戶需求或者實際的業務場景進行迭代升級，需要在應用中收集樣本、不斷更新模型。?

其實，最簡單的模型維護方式就是不斷添加新數據，或者在添加的基礎上做進一步數據增強，從而提升模型迭代的精度。比較好操作的方法就是把新的數據添加到原有的數據集，從而讓模型持續優化。?

以上就是朋友做的面試經驗總結啦，當然他也喜提了百度AI的offer，他很慶幸自己提前做足了功課，尤其是對百度BML的深入了解，面試問題可謂正中下懷！他也給身邊想學AI的朋友們安利了百度BML，從AI入門到精通都可以在這個平臺上進行。講真，靠這個面試拿到高薪，程序員農民工也很知足了。?

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的三面百度AI岗，炸了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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