2025最新版｜Python工程师AI面试题库：神经网络、模型部署与MLOps

一、神经网络核心知识点 🎯

1. 激活函数 & 优化技巧

常见激活函数：ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh，本质差异与应用场景。
优化手段：Adam、SGD+Momentum、RMSProp，面试中建议说明梯度变化特征。

2. 损失函数与正则化

常见损失函数：交叉熵、MSE、Hinge Loss。
正则化技术：L1/L2、Dropout、BatchNorm，要点是“防过拟合策略”。

3. 卷积与 Transformer 架构

CNN 组件：卷积/池化/步幅/填充。
Transformer 模型机制：自注意力、多头机制，建议画图演示 attention weights 计算。
来自视频的经典考题示例：解释 Encoder 与 Decoder 的区别及注意力机制细节。

二、模型部署实战模块

1. 服务 API 构建

app = FastAPI()
model = torch.load("model.pt", map_location="cpu")
model.eval()

@app.post("/predict")
async def predict(payload: Input):
    x = torch.tensor(payload.features)
    y = model(x).detach().tolist()
    return {"predictions": y}

流程包含：输入校验 → GPU/CPU 路由 → 异常控制 → 单元测试逻辑。面试可提及 Uvicorn workers 设置、timeout、异常捕获等场景。

2. 容器与集群部署

Docker 多阶段构建，镜像体积极简化。
Kubernetes 用 HPA 自动弹性伸缩，Probe 控制实例健康。
针对冷启动面试题建议：可以设置一定保留 warm pod 或预热请求。

3. 推理性能优化

导出 TorchScript 或 ONNX 模型，高效加载；
使用 Triton、TensorRT 或 ONNX Runtime 加速推理速度；
异步请求 + 批处理逻辑，提升吞吐并控制延迟。

三、MLOps 全流程解析

1. CI/CD 自动部署实践

参考 arXiv 和 GitHub 流程设计：

模型训练结果入库（如 MLflow、S3 registry）；
自动触发构建 Docker 镜像；
完善集成测试并滚动发布；
灰度 / Canary 发布机制 + 在线监控反馈。

2. 模型监控与漂移检测

使用 Prometheus/Grafana 监控延迟、QPS、错误率；
用 drift 检测保证模型输入/预测合理性，一旦异常触发告警甚至自动 rollback。

3. 数据与模型版本管理

引入 DVC 或 MLflow 管理数据与模型版本；
可在面试中提及 Seldon、Kubeflow 等框架支持微服务推理部署([维基百科][1])。

四、面试实战题型与参考答案

题目	应答要点
“解释 Transformer 的 attention 机制”	这里可简述 Q K^T / sqrt(d_k) softmax 的计算流程，并解释 multi-head 的意义。
“如何实现批量推理？如何处理小批次积累？”	建议使用缓存或队列对请求 aggregation，按周期或大小触发 batch model.forward()。
“线上模型性能下降如何响应？”	提及定期 drift 检测 → 自动 rollback → 收集新数据 retrain。
“MLOps 和 DevOps 的区别？”	MLOps 更侧重模型版本、训练监控、特征漂移管理等，区别于纯 DevOps 工具链。

五、自学推荐路径 & 项目落地建议

视频参考：上述 100+ AI 面试问题视频（已嵌入）
推荐资源：ProjectPro MLOps 教程([projectpro.io][2])，Medium Flask+Docker MLOps 实战([github.com][3])
工具清单：FastAPI, TorchServe, Triton, ONNX Runtime, Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, MLflow, DVC
组合项目建议：端到端 AI 面试答题机器人，包含模型训练、API部署、推理监控、MLOps 自动化。