从理论基础到工程实操，再到面试实战，全面覆盖大模型工程师岗位的核心能力体系。

本书内容

《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》系统梳理了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能，围绕算法原理、开发实践与系统部署三大维度展开内容介绍，旨在帮助希望转型为大模型工程师的开发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》共12章，首先简要介绍大模型技术演进、岗位分类与典型面试策略，并深入讲解数据构建、预处理、Token管理、Prompt设计与语料增强等底层准备环节。随后，系统剖析大模型的预训练机制、核心算法、微调策略与架构演化路径，包括Transformer原理、LoRA/QLoRA技术栈、RLHF流程、多任务损失建模、MoE专家机制等前沿内容，辅以经典论文与面试热点解析。最后，面向工程实战与面试应战，涵盖Agent系统构建、RAG检索架构、MCP通信协议、多智能体A2A协作机制、私有部署与CI/CD流程、安全评估与性能监控等系统集成能力，并辅以面试专项题库，全面提升面试者在真实求职场景中的技术表达能力与答题策略。

本书作者

苏宏博，毕业于哈尔滨工业大学，博士，长期AI相关工程及研究，致力于解决数学建模、数据分析、机器学习等工程、大模型应用问题，在国内外期刊发表学术论文十余篇，授权专利多项。

温智凯，毕业于北京航空航天大学，博士，人工智能与机器学习领域的开发工程师，深耕智能算法与深度学习模型的研究与开发。长期致力于强化学习与深度学习模型的创新性应用，并多次参与企业大模型岗位面试工作。

本书读者

《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》理论与实战并重，案例紧贴业界真实应用场景，特别强调面试导向与项目落地能力的结合。适合有一定AI基础、希望进入大模型领域的软件工程师、算法工程师、系统架构师，以及准备求职或转型到大模型领域的初中级从业者和高年级研究生。

本书目录

目 录

第1章 大模型发展简史与岗位解析1

1.1 大模型简史1

1.1.1 何为大模型1

1.1.2 大模型技术底座：从N-Gram到Transformer3

1.1.3 商业大模型汇总6

1.1.4 大模型发展现状11

1.2 大模型岗位全解析12

1.2.1 大模型算法工程师13

1.2.2 大模型开发工程师14

1.2.3 大模型数据工程师16

1.2.4 大模型推理部署工程师17

1.2.5 大模型垂直领域微调工程师19

1.2.6 不同岗位的技术侧重点与面试策略21

1.3 国内外代表性公司及其技术栈22

1.3.1 OpenAI、Anthropic与Mistral23

1.3.2 通义千问、文心一言与豆包24

1.3.3 智谱AI、盘古大模型与讯飞星火25

1.3.4 DeepSeek、X Grok与Claude27

1.3.5 各大厂使用的主流框架对比29

1.4 常见面试备考策略分析31

1.4.1 技术广度与技术深度31

1.4.2 简历项目表征与亮点挖掘33

1.4.3 刷题？论文？还是项目经验34

1.4.4 大模型领域常见面试提问类型汇总36

1.5 本章小结39

1.6 经典面试题自测39

第2章 大模型数据集构建及预处理流程分析42

2.1 预训练数据集构建42

2.1.1 详解C4、Pile、BooksCorpus43

2.1.2 中文数据集与中英文对齐45

2.1.3 文本清洗与重复率控制48

2.1.4 多轮对话数据与RLHF语料生成51

2.2 数据预处理与分词机制54

2.2.1 Tokenization策略对比（BPE、Unigram）54

2.2.2 SentencePiece与Tokenizer56

2.2.3 Token长度分布与上下文截断59

2.3 模型输入格式与批处理机制61

2.3.1 Prompt模板与Instruction格式61

2.3.2 Padding、Masking与Attention机制64

2.3.3 Sliding Window与Chunking机制65

2.3.4 动态Batch构建与GPU负载优化68

2.4 数据增强与数据预微调69

2.4.1 经典数据增强：样本扩增与反事实生成69

2.4.2 Few-shot语料设计原则72

2.4.3 蒸馏数据与学生-教师模型73

2.4.4 二次构造：社交语料、问答语料74

2.5 本章小结76

2.6 经典面试题自测77

第3章 大模型预训练核心原理79

3.1 Transformer结构解析79

3.1.1 Self-Attention机制实现79

3.1.2 多头注意力与参数分布83

3.1.3 Position Embedding方式对比85

3.1.4 层归一化与残差连接设计86

3.2 损失函数与训练目标89

3.2.1 语言建模目标（MLM与CLM）90

3.2.2 多任务损失与多目标联合训练93

3.2.3 Label Smoothing与目标扰动96

3.2.4 训练稳定性提升策略98

3.3 并行化训练技术100

3.3.1 数据并行、模型并行与流水线并行100

3.3.2 ZeRO阶段式内存优化102

3.3.3 FlashAttention与Sparse模型优化105

3.3.4 微调时的LoRA、QLoRA支持108

3.4 本章小结109

3.5 经典面试题自测109

第4章 大模型部署与推理优化111

4.1 常见模型部署方式总览111

4.1.1 本地部署与云端服务部署111

4.1.2 ONNX与TensorRT部署113

4.1.3 HuggingFace+FastAPI组合部署115

4.1.4 Triton Inference服务器部署117

4.2 常见推理优化与量化方案118

4.2.1 FP16、INT8、GPTQ量化技术原理119

4.2.2 推理Latency瓶颈分析122

4.2.3 KV-Cache与Prompt重用机制124

4.2.4 多卡部署与推理并行方案127

4.3 模型剪枝与压缩128

4.3.1 结构化剪枝与非结构化剪枝128

4.3.2 权重共享与低秩分解技术131

4.3.3 常见小模型蒸馏实现方式133

4.4 本章小结136

4.5 经典面试题自测136

第5章 大模型微调技术138

5.1 微调技术体系概览138

5.1.1 全参数微调与冻结微调138

5.1.2 Prompt Tuning与Prefix Tuning机制141

5.1.3 参数高效微调实现：Adapter与BitFit143

5.2 LoRA与QLoRA微调实战147

5.2.1 低秩矩阵的参数注入机制147

5.2.2 LoRA训练流程与常用库介绍149

5.2.3 QLoRA量化策略与训练资源压缩152

5.3 RLHF与SFT技术栈156

5.3.1 RLHF156

5.3.2 Reward模型构建与训练策略157

5.3.3 PPO算法在RLHF中的作用158

5.4 本章小结161

5.5 经典面试题自测161

第6章 大模型核心架构简介163

6.1 大模型架构演化163

6.1.1 GPT-1/2/3到GPT-4架构变化163

6.1.2 LLaMA系列与Qwen架构对比164

6.1.3 专家路由机制166

6.1.4 SwiGLU与ReLU激活函数对比169

6.2 混合专家（MoE）模型机制171

6.2.1 MoE结构的稀疏激活原理171

6.2.2 Top-k选择机制175

6.2.3 通信瓶颈与专家分布策略178

6.3 本章小结182

6.4 经典面试题自测182

第7章 有关大模型经典论文的面试热点解析184

7.1 经典论文解析184

7.1.1 Transformer：Attention is All You Need论文解析184

7.1.2 ResNet：Deep Residual Learning for Image Recognition论文解析186

7.1.3 Multi-Head：TransMLA: Multi-Head Latent Attention Is All You Need论文解析188

7.1.4 论文实验设定与性能评估要点189

7.2 面试热点一：GPT与InstructGPT系列分析191

7.2.1 GPT-2开放式文本生成能力191

7.2.2 GPT-3模型参数设计策略192

7.2.3 InstructGPT引入人类偏好训练194

7.3 面试热点二：LLaMA与Qwen系列分析196

7.3.1 LLaMA数据选择与Tokenizer策略197

7.3.2 Qwen混合多任务指令训练架构199

7.3.3 中英文平衡设计202

7.4 面试热点三：常见论文类提问解析205

7.4.1 Attention与CNN的结构对比205

7.4.2 Scaling Law策略分析与实现208

7.5 本章小结209

7.6 经典面试题自测210

第8章 基于大模型的智能体系统212

8.1 智能体核心机制与类型212

8.1.1 单智能体与多智能体架构差异212

8.1.2 CoT工具调用214

8.1.3 ReAct与AutoGPT推理结构解析216

8.2 多轮对话状态管理机制219

8.2.1 Prompt状态追踪与上下文控制219

8.2.2 记忆模块调用与持久化管理221

8.2.3 中断恢复与任务持久化224

8.3 智能体系统开发实战226

8.3.1 使用LangChain封装交互组件226

8.3.2 接入工具插件与API调度控制229

8.3.3 多Agent协作任务实现策略231

8.4 本章小结234

8.5 经典面试题自测234

第9章 RAG系统构建与知识检索236

9.1 RAG架构组成236

9.1.1 Prompt检索与嵌入召回流程236

9.1.2 检索器与生成器238

9.1.3 Chunk策略与多文档拼接控制241

9.2 向量数据库集成245

9.2.1 FAISS/HNSW/Milvus的使用方法245

9.2.2 多模态Embedding向量构建250

9.3 文档处理与分块机制255

9.3.1 基于Token的动态Chunk方法255

9.3.2 元数据绑定与索引映射258

9.3.3 文档版本管理与权重控制262

9.4 本章小结267

9.5 经典面试题自测267

第10章 MCP协议与A2A通信机制269

10.1 MCP通信协议原理269

10.1.1 MCP基本结构269

10.1.2 基于MCP的Agent间对话通信机制详解273

10.2 A2A多智能体协作框架276

10.2.1 A2A基本原理276

10.2.2 Agent间消息同步与控制机制279

10.2.3 中心调度与角色权限划分282

10.3 多Agent调度与资源管理285

10.3.1 调度图构建与任务依赖约束285

10.3.2 事件触发与反应式Agent调用289

10.4 本章小结292

10.5 经典面试题自测292

第11章 项目工程化与系统集成实战294

11.1 模型部署环境构建294

11.1.1 Conda/Docker环境构建294

11.1.2 多模型版本共存管理296

11.1.3 GPU/CPU资源调度与负载均衡298

11.1.4 镜像构建与自动化部署脚本301

11.2 DevOps集成与CI/CD流程303

11.2.1 GitOps与代码分支控制流程303

11.2.2 流水线构建与模型测试自动化305

11.2.3 环境变量配置与多环境部署309

11.2.4 模型上线回滚机制与灰度部署311

11.3 系统安全与访问控制314

11.3.1 模型输入审查与注入防护314

11.3.2 认证鉴权机制（Token/OAuth2）316

11.3.3 模型滥用监控与速率限制319

11.3.4 敏感信息过滤与输出安全评估321

11.4 性能评估与系统监控323

11.4.1 推理延迟与吞吐量指标324

11.4.2 Prometheus+Grafana监控集成326

11.4.3 模型质量回归测试机制328

11.5 本章小结330

11.6 经典面试题自测330

第12章 高频面试题深度解析332

12.1 算法与架构类问题332

12.1.1 Self-Attention与MoE结构对比332

12.1.2 RLHF算法流程还原类问答335

12.1.3 计算复杂度控制面试题338

12.1.4 参数调优策略分析型题目340

12.2 项目实现与工程类问题343

12.2.1 向量检索系统构建提问拆解343

12.2.2 模型上线部署346

12.2.3 LoRA微调项目分析面试题349

12.3 实战情景题与系统设计题352

12.3.1 多Agent协作任务设计面试题352

12.3.2 Agent中断恢复与状态保持问题355

12.4 面试综合策略与答题技巧358

12.4.1 行为面、技术面双管齐下358

12.4.2 面试现场逻辑结构化答题技巧359

12.4.3 如何展示项目亮点与技术深度360

12.4.4 模型安全、性能等扩展类问题答题套路361

12.5 本章小结362

12.6 经典面试题自测363

编辑推荐

懂算法、精工程、善部署的“大模型工程师”正站在时代风口，《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》系统介绍了了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能，围绕算法原理、开发实践与系统部署三大维度展开，可以帮助希望系统转型为大模型工程师的开发者成功通过面试。

《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》的特色是以工程实践能力+面试胜任能力为导向，各章内容都从实际面试出发，归纳整理出15类500余道高频面试题，每类列举若干典型问题并附答案，同时还提供了200余道自测题，使求职者在巩固知识的同时，测试自己能力水平。

《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》共12章内容，逻辑上可划分为四部分，分别说明如下：

●基础篇（1-2章）：介绍行业生态与岗位图谱，帮助求职者精准定位自身角色优势；掌握高质量数据集构建方法论，奠定模型性能基石。

● 算法篇（3-6章）：深入介绍Transformer架构精髓、Attention机制优化技巧、并行训练、参数高效微调方案；结合经典论文复现，帮助求职者构建扎实的理论知识。

● 实战篇（7-10章）：系统介绍搭建智能体的相关知识、私有化部署安全策略、性能调优实战案例；解析MCP/A2A协议等前沿标准，培养求职者面对复杂场景下的架构设计思维。

● 面试冲刺篇（11-12章）：模拟真实CI/CD流水线环境，演练环境配置→镜像打包→监控告警全流程；精选算法理解、项目实现等高频题型，同时，配备标准化应答模板与避坑指南。

《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》适合的读者：

● 渴望入行的应届毕业生：快速建立完整知识框架，缩短职场适应期；

●寻求突破的算法工程师：补齐工程化短板，向全栈型人才进化；

● 谋求转型的平台研发者：系统梳理大模型技术脉络，开辟第二增长曲线；

● 蓄势待发的转岗者 → 通过项目复盘与真题演练实现能力跃迁。

《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》拒绝“题海战术”式的机械记忆，倡导“原理→实践→反思”的学习闭环：通过复现经典算法培养调试直觉，借助系统原型搭建强化架构意识，利用面试模拟锤炼表达逻辑。助你从“知道 ”进阶到“做到”，最终成长为能独立主导大模型项目的复合型高手。

在这个算力即生产力的时代，掌握大模型工程能力等于握住通往未来的船票。《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》不仅是一本面试宝典，更是一套通往卓越的成长路线图。

愿本书成为您通往“能力+面试”双胜之路的起点。

本书特色

本文摘自《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》，获出版社和作者授权发布。