解读

面试官给出“视觉编码器占 70% 计算”这一数据，核心意图是验证候选人能否在真实业务成本压力下完成大模型落地。

1. 场景定位：国内大厂/独角兽的多模态大模型服务，日活千万级，GPU 预算已被视觉侧吃光，必须降本 30% 以上才能通过财务评审。
2. 技术约束：
   • 不能动 LLM 主体（百亿参数冻结，合规备案已完成）；
   • 视觉侧延迟 P99<120 ms，吞吐≥800 QPS；
   • 训练数据不能出境，国产 GPU（昇腾 910B 或寒武纪 MLU） 为主；
   • 最终模型需通过网信办算法备案与等保 3.0 测评，不得引入海外预训练权重。
3. 考点拆解：
   • 是否理解 MobileViT 的**“局部-全局”双分支计算范式，能否在国产芯片**上跑通；
   • 是否掌握轻量化微调（LoRA/AdaLoRA）+ 蒸馏的复合策略，避免重训；
   • 是否具备LLMOps 视角，把替换→微调→回滚→灰度→监控做成一键流水线。

知识点

1. 计算瓶颈量化：用 PyTorch Profiler + Nsys 打出视觉编码器 kernel 级热点，确认 70% 里 55% 是 Conv-BN-Relu 大 kernel 卷积，15% 是 Self-Attention 大分辨率全局计算。
2. MobileViT 架构优势：
   • Patch-to-Token 用 3×3 深度可分离卷积，FLOPs 下降 5.4×；
   • Transformer Block 仅在小分辨率 7×7 特征图上运行，全局自注意力计算量从 O((H×W)^2) 降到 O(49^2)；
   • 内置SE 轻量化注意力，在国产 GPU 上已做INT8 量化 kernel 适配，昇腾 910B 单卡吞吐提升 2.8×。
3. 国产芯片适配：
   • 昇腾 910B 需将 MViT 的 LayerNorm 替换为RMSNorm 并做Fold-BN，才能跑通 Cann 7.0 的图编译模式；
   • 寒武纪 MLU370 要求权重排布为 NHWC，需在导出 ONNX 时加transpose 折叠 pass，否则延迟异常 40%。
4. 微调策略：
   • 视觉侧只训最后 4 个 Transformer Block + 分类头，其余冻结，参数量从 5.6 B 降到 0.32 B；
   • 采用AdaLoRA 动态秩，预算 16→4，显存节省 35%，在 8 卡 910B 上 6 小时完成 3 epoch；
   • 引入特征对齐蒸馏：原 ViT 作为 Teacher，MobileViT 为 Student，KL 散度 + L2 特征蒸馏 联合 loss，保证下游 LLM 输入分布漂移 < 0.8%。
5. LLMOps 闭环：
   • 训练阶段用FlagScale（国产分布式框架）做弹性 checkpoint，每 30 min 自动上传西湖 OSS；
   • 推理阶段通过 KubeRay + Kserve 做金丝雀发布，10% 流量先切到 MobileViT，P99 延迟、BLEU@4、幻觉率 三指标同时达标后全量；
   • 上线后接入自研 Prometheus exporter，监控Token 级 cosine 漂移，一旦>0.05 自动回滚并触发增量 LoRA 热更新。

答案

“我会分四步完成替换与微调，确保成本降 35% 且业务指标零回退。
第一步，量化瓶颈：用 Nsys 抓 kernel 热点，确认视觉侧 70% 计算里 55% 来自大 kernel 卷积，15% 来自全局 Self-Attention。
第二步，架构替换：选用 MobileViT-Small（1.3 G FLOPs vs 原 ViT-L 14.8 G），在昇腾 910B 上完成INT8 量化 + RMSNorm 替换，单卡吞吐从 420→1150 QPS，延迟 P99 从 180 ms 降到 95 ms。
第三步，轻量化微调：

• 冻结前 8 层，仅对后 4 层 Transformer 及分类头做 AdaLoRA 微调，秩预算 16→4，训练 3 epoch，耗时 6 小时；
• 同步做特征蒸馏，Teacher 为原 ViT，Student 为 MobileViT，特征层 L2 + KL 散度 联合 loss，保证 LLM 输入分布漂移 < 0.8%，下游幻觉率仅上升 0.3%，可接受。
  第四步，LLMOps 上线：
• 模型通过 TorchAir 导出 om 格式，集成 Kserve 做灰度 10%→50%→100%；
• 监控Token cosine 漂移与业务幻觉率，一旦异常自动回滚；
• 最终 GPU 资源节省 35%，通过集团财务评审，且已拿到网信办算法备案变更批件，符合等保 3.0 要求。”

拓展思考

1. 如果未来视觉输入从 224×224 提升到 448×448，MobileViT 的全局自注意力计算量将回到 O((H×W)^2)，此时可引入 Shifting Window MobileViT，把全局计算拆成局部窗口 + 跨窗口 Token Shift，在昇腾 910B 上再用 CubeMatmul 算子做block-sparse 加速，预计额外节省 22% 计算。
2. 当业务需要视频帧级多模态时，可把 MobileViT 改造成 MobileViT-Temporal，在 Token 维度插入轻量级 3D 卷积，并用时序 LoRA 只训 Temporal 层，实现单卡 32 帧/秒的实时推理，同时保持LLM 输入 Token 长度不变，避免触发备案变更。