药学生秋招总结

1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？这个问题不能只看模型参数量，还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时，显存通常会被下面这些东西吃掉：模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器，除了参数之外，还要额外维护一阶矩和二阶矩，所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是：全参数微调的显存，往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右，具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例，F...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

一共一个小时，面试难度以及自己的回答算是最近的面试压力比较大的，实习问了30分钟，中间穿插八股。1.redis数据结构2.redis持久化机制3.mysql索引底层4.聚簇索引与非聚簇索引5.索引优化6.索引失效7.mysql执行一条sql8.那么多索引mysql怎么选（不会）9.tcp与udp区别10.tcp为什么可靠11.消息队列作用12.kafka怎么保证消息有序性13.mcp是什么？14.skills是什么？15.jvm内存分配与回收过程（我讲了从创建对象到判断垃圾对象到垃圾回收我全说了一遍，是这个吗？）16.fullgc触发机制17.tcp的拥塞控制流程（不会了）18.分布式事务解决方案，说了2pc，3pc，tcc。算法是反转双向链表，没有按格式输出，但是面试官没让继续写了，面完以为挂了，结果晚上秒过，看看复试什么情况吧。今天百度打电话准备发offer了，业务跟在手子的差不多，很垂，并且说不分日常暑期，只看表现，会有转正机会，但是考虑再三还是拒绝了，百度实习薪资确实有点低，title也不如之前了，但是面试的二位业务老师我很喜欢，对我的评价也不错，希望之后能有机会共事。从三月份到现在一共面了六家，面试次数总共是8场，情况如下：脉脉二面（无答复，默认挂）百度二面已oc美团一面过，下周一二面shein一面过直接HR面游族一面过直接HR面腾讯一面过等待约二面滴滴明天一面面试通过率还是蛮高的，但是大部分都是日常，感觉对我现在的加成不大，大概率不会去，不知道暑期会是什么情况呢唉，希望能有面试吧，继续加油。字节被无hc直接取消了，现在还没人捞，有没有字节HR救救我

---先说说我自己 👇双一流大学27届计算机学生，正在找暑期实习。本来立志成为一名Java后端仔，被八股文折磨到死去活来之际，阴差阳错转了AI应用方向，没想到竟然还拿到了阿里淘天的offer！！！现在入职刚满1个月，趁记忆还新鲜跟大家说说真实感受 👇---为什么选择转AI方向？说实话，不完全是情怀，主要是觉得这个方向值得赌一把：• 新兴方向，内卷程度比传统后端低很多• 市场需求真实存在，不是PPT上的风口• 最重要的是——真的比写CRUD有意思多了（不是广告）但真正让我下定决心的，是这里的平台和场景，是其他地方给不了的 👇---为什么是淘天？来之前我也问过自己这个问题，进来之后才真正想明...