大模型架构工程师面试真题看似千变万化，实则核心考点高度集中 ——初级考工程落地与基础工具使用，中级考调优与架构设计，高级考算力规划与业务融合。整理了大厂高频真题，分职级给出标准答案模板 + 实操配置 / 命令，帮你直击考点，面试从容应答！
一、初级岗（0-2 年）：工程落地 + 基础工具实操
核心考点：大模型训练 / 推理框架使用、基础分布式训练、简单模型优化，侧重 “会用、会落地”。
真题 1：请写出用 vLLM 部署 7B 大模型（INT8 量化 + 模型并行）的核心命令，并说明各参数含义？
解析 + 答题模板 + 实操命令：
vLLM 是大模型推理落地的主流框架，核心优势是 PagedAttention 缓存优化 + 高吞吐率，7B 模型是企业级落地的主流规格，INT8 量化 + 模型并行是基础优化手段，核心命令及参数解析如下：
bash
运行
# 核心部署命令
vllmserve lmsys/vicuna-7b-v1.5 \
--port 8000 \
--host 0.0.0.0 \
--tensor-parallel-size 2 \
--quantization int8 \
--dynamic-batching \
--max-num-batched-tokens 4096
参数解析：
- lmsys/vicuna-7b-v1.5：指定开源模型权重（可替换为 GLM-7B、Baichuan-7B 等）；
- --port 8000 --host 0.0.0.0：开放推理服务端口，支持外网访问；
- --tensor-parallel-size 2：2 张卡做模型并行，拆分 7B 模型参数，降低单卡显存占用；
- --quantization int8：开启 INT8 量化，显存占用降低 50%，几乎无精度损失；
- --dynamic-batching：开启动态批处理，提升推理吞吐率（QPS）；
- --max-num-batched-tokens 4096：设置单批次最大 token 数，平衡吞吐率与延迟。
真题 2：DeepSpeed 框架的核心优化点有哪些？如何配置基础的 DeepSpeed 训练脚本？
解析 + 答题模板：
DeepSpeed 是大模型分布式训练的核心框架，核心优化点聚焦“算力利用率提升 + 显存占用降低 + 训练速度加快”，基础配置分「脚本修改 + 配置文件」两步：
- 核心优化点：ZeRO 优化器（分 Stage1/2/3，按需降低显存）、混合精度训练（FP16/FP8）、模型并行 / 数据并行、梯度累积、异步优化器更新；
- 基础配置步骤：训练脚本修改：导入 DeepSpeed，替换模型初始化与训练器，添加 DeepSpeed 配置参数； 配置文件（ds_config.json）：指定 ZeRO 阶段、混合精度、并行策略，基础配置如下：
json
{
"train_batch_size": 32,
"train_micro_batch_size_per_gpu": 4,
"steps_per_print": 10,
"zero_optimization": {
"stage": 2,
"allgather_partitions": true,
"allgather_bucket_size": 5e8,
"overlap_comm": true
},
"fp16": {
"enabled": true,
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000
}
}
- 启动命令：deepspeed --num_gpus=4 train.py --deepspeed ds_config.json。
二、中级岗（3-5 年）：性能调优 + 架构设计
核心考点：大模型训练 / 推理调优、分布式架构设计、算力利用率提升，侧重 “会调优、会设计、能解决问题”。
真题：大模型推理服务出现延迟高、吞吐率低问题，你的完整排查与优化流程是什么？（STAR 法则模板）
解析 + 答题模板（企业级实战案例）：
S（情境）：公司落地的 13B 对话大模型推理服务，基于原生 Transformers 框架部署，采用单卡 A100，出现推理延迟超 200ms、QPS 仅 5 的问题，无法支撑产品日均 50 万次的调用需求，用户体验差。
T（任务）：我作为大模型架构工程师，需快速定位问题根源，通过框架替换、量化压缩、缓存优化等手段，将延迟降至 80ms 内，QPS 提升至 20 以上，同时保证推理精度。
A（行动）：
1.问题排查：
① 框架层面：原生 Transformers 无缓存优化，大批次请求时显存碎片多，吞吐率低；
② 硬件层面：单卡部署 13B 模型，显存占用高，无并行优化；
③ 未做量化：采用 FP32 精度，显存占用达 40G+，推理速度慢。
2.分步优化：
① 框架替换：将 Transformers 替换为 vLLM，开启 PagedAttention 缓存优化，解决显存碎片问题；
② 量化压缩：开启 INT8 量化，显存占用降至 20G 以内，推理速度提升 2 倍；
③ 模型并行：用 2 张 A10 卡做 tensor parallel，拆分模型参数，算力利用率从 30% 提升至 65%；
④ 动态批处理：开启 vLLM 的动态批处理，设置合理的 token 数阈值，平衡延迟与吞吐率。
3.压测验证：用 locust 做全链路压测，逐步提升请求量，监控延迟与 QPS，微调动态批处理参数。
R（结果）：2 小时内完成全流程优化，模型推理延迟从 220ms 降至 60ms，QPS 从 5 提升至 25，算力利用率提升 65%，完美支撑产品日均 50 万次调用，推理精度仅下降 0.5%，用户体验无感知。
三、高级岗（5 年 +）：算力规划 + 业务融合 + 技术选型
核心考点：千亿参数大模型架构设计、算力成本优化、行业大模型定制、技术选型，侧重 “会规划、会融合、能决策”。
真题：请为金融行业大模型设计一套高可用、低成本的端到端架构，说明设计原则、核心组件选型与算力规划？
解析 + 答题模板（企业级架构）：
金融行业大模型的核心需求是“高精度、低延迟、高可用、数据安全、低成本”，主要应用于智能投研、客服问答、风险控制，设计原则为“业务驱动、算力适配、安全优先、可扩展”，端到端架构分数据层、训练层、优化层、推理层、服务层、监控层六层，核心设计如下：
- 数据层：采用私有化部署，基于 HDFS+PGSQL 存储金融语料（研报、公告、客服对话），做数据脱敏与清洗，接入金融知识图谱，保证语料专业性与数据安全；
- 训练层：基于Megatron-LM+DeepSpeed混合框架，采用 “数据并行 + 模型并行 + 流水线并行” 混合架构，算力选型：训练用 8 卡 A100（80G）集群，支撑 500 亿参数行业大模型训练；
- 优化层：训练阶段：FP8 混合精度 + ZeRO-3 优化，降低显存占用；推理阶段：INT4/INT8 量化（TensorRT-LLM）+PagedAttention 缓存优化，算力成本降低 40%；
- 推理层：采用vLLM+TensorRT-LLM双框架，金融客服问答用 vLLM（高吞吐），智能投研量化分析用 TensorRT-LLM（低延迟），多模型部署在 K8s 集群，支持动态扩缩容；
- 服务层：基于 Spring Cloud 微服务架构，封装推理 API，做权限管控（金融数据分级访问），接入 Redis 缓存高频问答结果，提升查询效率；
- 监控层：搭建 Prometheus+Grafana 监控平台，覆盖算力利用率、模型延迟、QPS、显存占用全维度，设置多级告警，同时监控模型推理精度，定期做模型微调与迭代；
- 算力规划：训练集群（8A100）+ 推理集群（16A10），私有化部署，总算力成本较通用架构降低 35%，满足金融行业 7*24 小时高可用需求。
