卷“AI工程化全链路”
现在AI岗越来越看你能不能把模型真正用起来,而不是只停留在实验室里。说白了就是三件事:跑起来、跑得稳、跑便宜。
你得会用TensorRT、ONNX Runtime这些工具把模型部署上线,用DeepSpeed搞分布式训练,还得懂MLOps那一套流程。比如用K8s搭个服务集群,用CI/CD自动更版模型,再用Prometheus盯着延迟和吞吐量,确保你的服务不会崩。
Besides,云厂商的AI服务也得熟,像AWS SageMaker、阿里云PAI,这样才能快速把实验室里的东西搬到生产环境里赚米。
(访谈老登有感
#找AI工作应该卷什么?#
你得会用TensorRT、ONNX Runtime这些工具把模型部署上线,用DeepSpeed搞分布式训练,还得懂MLOps那一套流程。比如用K8s搭个服务集群,用CI/CD自动更版模型,再用Prometheus盯着延迟和吞吐量,确保你的服务不会崩。
Besides,云厂商的AI服务也得熟,像AWS SageMaker、阿里云PAI,这样才能快速把实验室里的东西搬到生产环境里赚米。
(访谈老登有感
#找AI工作应该卷什么?#
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xiaowl:你这个简历“条目上”都比较有深度性,但是实际上面试官又没法很好的评估你是怎么达到很多看上去很厉害的结果的。要避免一些看上去很厉害的包装,比如高效的内存复用策略的表达,如果仅是简单的一些内存共享机制,而且面试上也没有深挖的空间,就不要这样表达。比如,工程化模式本质上可能就是定义了一些abstract class,那也就没特别多值得讲的内容。建议简历上应该侧重那些你花了大量时间和精力解决、研究的问题,不要过分追求“丰富”,而是关注在技术深入度、问题解决能力的表现上。 点赞 评论 收藏
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