1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身，真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是：如果模型参数量是 N，训练精度是 bf16，那么参数大约占 2N 字节，梯度再来一份 2N，如果用 Adam，还要额外保存两组一阶和二阶矩，通常再加 4N + 4N 字节。也就是说，不考虑激活值时，单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后，激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

发面经攒人品没问太深，而且问的时间不到半小时，无手撕代码，感觉有点像kpi面。自我介绍啥时候能来实习实习干的什么，实习了多久，讲讲实习具体的工作redis大key问题是什么，怎么优化比如有个hash的大key，某个版本拆开后删掉了，那么怎么保证数据的一致性如果有很多商品，redis内存不足了，怎么办？你选择哪种淘汰策略？你选了最近最少使用，那么一个刚刚被淘汰的又被查询了，会发生什么？讲一讲项目中分布式锁的使用场景和实施方案Threadlocal内存泄露讲一下，怎么避免如果业务逻辑抛出异常了，会不会导致最后的remove没有执行？你怎么确保一定remove了？你做的这个agent项目是基于开源项...