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三面百度AI岗,炸了

發(fā)布時間:2024/10/8 ChatGpt 125 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 三面百度AI岗,炸了 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

最近摸魚期間,發(fā)現(xiàn)身為程序員的我被賦予了另一個身份“新生代農(nóng)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(nóng)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(jì)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?shù)墓ぷ?#xff0c;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(guān)的工作,面試官結(jié)合現(xiàn)在流行的AI、物聯(lián)網(wǎng)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(xù)做迭代?

這一連“三問”瞬間給朋友問懵了,他說當(dāng)時真想找個地縫鉆進(jìn)去。不過幸好他提前刷了很多試題,也找別人取了經(jīng)驗,關(guān)鍵還主動對飛槳PaddlePaddle、飛槳企業(yè)版BML等產(chǎn)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(jīng)!

“跑起來”

適配、適配,還是適配!

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

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  • 硬件適配,當(dāng)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(jì)等,都適配了就給工程師降低了端側(cè)模型適配遷移的難度,換一個設(shè)備照樣可以輕松的部署上去;

  • 軟件適配,四大操作系統(tǒng)肯定不用說要適配。Linux、Windows、Android 、iOS,無論是PC還是手機(jī),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(yè)界主流的算法類型,這樣在模型的適配和轉(zhuǎn)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(jìn)行端側(cè)部署時,我們通常比較關(guān)注模型的推理性能,其實,各家AI芯片廠商為了實現(xiàn)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(jié)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(nèi)存少的模型,該怎么辦??

為了讓模型跑得更快更省內(nèi)存,我們可以采用模型壓縮,比如模型量化、剪枝和蒸餾技術(shù),讓模型輕便地跑起來,在盡可能保證效果的同時達(dá)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(zhì)都是對基礎(chǔ)模型在盡量不影響精度的前提下進(jìn)行精簡 , 自然模型小了 , 內(nèi)存占用就少了 , 推理時間也就短了,功耗也更低。

“持續(xù)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(jù)客戶需求或者實際的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行迭代升級,需要在應(yīng)用中收集樣本、不斷更新模型。?

其實,最簡單的模型維護(hù)方式就是不斷添加新數(shù)據(jù),或者在添加的基礎(chǔ)上做進(jìn)一步數(shù)據(jù)增強(qiáng),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(shù)據(jù)添加到原有的數(shù)據(jù)集,從而讓模型持續(xù)優(yōu)化。?

以上就是朋友做的面試經(jīng)驗總結(jié)啦,當(dāng)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(xué)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(jìn)行。講真,靠這個面試拿到高薪,程序員農(nóng)民工也很知足了。?

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總結(jié)

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(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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