人工智能面试题 · 技术选型 · vLLM
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 19 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · vLLM
考察点
技术栈
第 1 题在本地部署 vLLM 时，是否使用过量化技术来降低显存占用？ 考察对模型量化技术实际应用的掌握第 2 题量化加速方面有了解吗？解释一下vLLM。 考察对LLM推理量化加速技术与vLLM核心机制的理解深度第 3 题你了解哪些用于大型语言模型训练或推理的分布式框架？请列举并说明各自适用的场景。 考察对LLM分布式框架的广度认知与场景匹配能力第 4 题请说明你常用模型的推理部署平台、推理效率情况，以及提升推理效率的方法。 考察对模型部署平台的理解和推理优化实践经验第 5 题请介绍你了解的AI模型部署后端框架及服务端技术？ 考察对AI模型部署后端和服务端技术栈的掌握与选型权衡第 6 题请分享推理加速的选择，以及vLLM和DeepSpeed-MII主要的推理加速技术路线。 考察对主流大模型推理加速框架技术路线的理解与选型能力第 7 题你在项目中部署大模型时选用了什么推理框架（如 vLLM、TGI 或自研）？选择的理由是什么？ 考察推理框架选型依据与业务适配能力第 8 题请介绍目前主流的大语言模型推理框架，并说明它们各自的特点和适用场景。 考察对LLM推理框架的了解和选型能力第 9 题推理阶段加速大语言模型（LLM）通常有哪些方法？请结合 vLLM、量化、KV cache 等技术说明原理。 考察对 LLM 推理加速技术的原理理解与实际选型能力第 10 题你了解哪些大模型加速框架？请简要说明其原理以及如何进行加速优化。 考察对大模型加速框架的熟悉程度、原理理解和优化方法掌握第 11 题想要做模型部署推理加速应该如何学习？ 考察对模型部署推理加速领域的知识体系构建与学习路径规划第 12 题请比较 vLLM、DeepSpeed-MII 和 SGLang 在推理服务中的使用体验，并说明各自的适用场景。 考察对主流 LLM 推理框架的实践认知与选型判断第 13 题你对 VLLM 中使用的技术是否熟悉（如 Flash Attention、KV Cache）？ 考察对推理引擎关键技术点的理解深度第 14 题你了解哪些大模型推理框架？请介绍一下 vLLM 的原理。 考察对大模型推理框架的广度认知及对 vLLM 核心机制的理解深度第 15 题LangChain 相比 vLLM 和 DeepSpeed 有哪些优势？ 考察对 LangChain 生态定位与推理/训练框架差异的理解第 16 题你为何选择 vLLM 作为服务部署框架？ 考察对 vLLM 核心特性的理解及技术选型能力第 17 题你了解哪些大模型的量化方法和加速方法？请分别举例说明。 考察对大模型量化和推理加速技术的掌握程度第 18 题请介绍大模型推理中常见的推理引擎有哪些，并简述各自特点。 考察对大模型推理引擎生态的了解与选型意识第 19 题模型部署使用了什么推理框架（如 vLLM、TGI 或自研框架），选择该框架的原因是什么？ 考察对主流推理框架的了解、选型依据和部署实践经验