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📍面试公司：顺丰
🕐面试时间：9.29
💻面试岗位：大模型 一面
❓面试问题：
1.自我介绍
2.实习-微调上下文长度是多少？
3.实习-微调数据集多少？
4.实习-用的什么卡训练？什么框架，训练多长时间？
5.实习-显存优化框架是什么？
6.实习-deepseed zero用的什么？zero 1 2 3 有什么区别，介绍一下
7.如果使用zero2，全参微调8B模型，精度BF16，占用多少显存？模型占用多少，梯度占用多少，优化器占用多少（这一块答得挺差的）
8.实习-PPO训练使用几张卡
9.实习-PPO有多个模型，如何加载的，SFT占用了几张卡？（这一块答得更差）
10.实习-PPO训练框架？
11.实习-为什么不使用RAG？使用Agent的框架吗？
12.讲一下vllm的prefix cache
13.vllm 并发量很高的时候，什么机制去解决？（就是一次解决不完，不会）
14.讲一下vllm和SGlang的结构化输出（不会）
反问：
1.业务：问答机器人，把很多很多的机器人整合为一个，涉及到多路查询、query重写、实例抽取，微调和langchain。还有一些多模型搜索的业务等
2.技术栈：模型微调+agent
🙌面试感想：训练问的好多，我不会
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