三面百度AI岗！

Datawhale

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· 2021-09-13

Datawhale干货

面经：百度AI算法岗位

目前，百度是为数不多的提供全栈AI的公司之一，拥有基础设施包括AI芯片（昆仑芯片）、云平台（百度智能云）、深度学习框架（飞桨）、核心AI功能、开放式AI平台等。如果需要面百度AI岗，对百度AI的布局和业务理解也是相当重要的。

关于面试经验，有朋友最近去百度面了一个AI相关的工作，面试官结合现在流行的AI、物联网趋势，问到AI落地会考虑哪些问题，给大家分享一下。

一、为了适配边缘部署要求，AI算法怎么做适配？

二、在模型效果和效率之间怎么做平衡和取舍？怎么在不牺牲效果的前提下提高效率？

三、AI算法上线后怎么持续做迭代？

这一连“三问”会瞬间问懵很多同学。不过幸好他提前刷了很多试题，也找别人取了经验，还主动对飞桨PaddlePaddle、飞桨企业版BML等产品做了一些了解，思考了一会儿还是能回答的，也给大家整理了具体的面经。

一、AI算法如何做适配

我们都知道现在是人工智能时代，越来越多的AI需要从云端扩展到我们熟悉的边缘端，比如智能耳机、智能摄像机、智能手环、物流机器人等等，把AI部署在边缘端已经成为趋势，这也正式嵌入式AI要做的事情。而我们关心的AI模型能不能跑起来问题，关键在于软硬件环境的适配情况：

硬件适配，当然是适配越多的AI芯片越好。常见的有CPU，GPU，FPGA，以及各类ASIC芯片，例如：Nvidia Jetson系列、海思NNIE系列、华为Atlas、麒麟NPU、高通DSP、Intel VPU、瑞芯微NPU、寒武纪等，都适配了就给工程师降低了端侧模型适配迁移的难度，换一个设备照样可以轻松的部署上去；

软件适配，四大操作系统肯定不用说要适配。Linux、Windows、Android 、iOS，无论是PC还是手机，都得能给安排上；

框架适配，越全越好。我们知道的飞桨 PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet 等框架以及 ONNX 模型格式。此外，还要支持图像分配、物体检测、人脸识别、OCR等业界主流的算法类型，这样在模型的适配和转换方面可以轻松自如。

二、模型效果和效率之间如何平衡

在进行端侧部署时，我们通常比较关注模型的推理性能，其实，各家AI芯片厂商为了实现更高性能的推理能力，都在努力提高芯片的并行处理能力，比如通过GPU这样的超多线程并行处理……但最终的结果是，算力得到提升了，灵活性反而下降了。想要一个速度快、精度高、占用内存少的模型，该怎么办？

为了让模型跑得更快更省内存，我们可以采用模型压缩，比如模型量化、剪枝和蒸馏技术，让模型轻便地跑起来，在尽可能保证效果的同时达到更好的压缩效果。蒸馏可以简单理解为，通过大模型蒸馏小模型，使得小模型具有与大模型接近的效果。而量化、剪枝本质都是对基础模型在尽量不影响精度的前提下进行精简 , 自然模型小了 , 内存占用就少了 , 推理时间也就短了，功耗也更低。

三、AI算法上线后如何迭代

模型的部署不是一劳永逸的，我们需要根据客户需求或者实际的业务场景进行迭代升级，需要在应用中收集样本、不断更新模型。

其实，最简单的模型维护方式就是不断添加新数据，或者在添加的基础上做进一步数据增强，从而提升模型迭代的精度。比较好操作的方法就是把新的数据添加到原有的数据集，从而让模型持续优化。

以上就是朋友做的面试经验总结啦，当然他也喜提百度AI的offer，除了基本功，他对百度AI的布局和产品的了解也是加分项，在这里也祝其他同学秋招顺利，也有机会收获百度offer.

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