解读

面试官真正想考察的是：

1. 你是否能把“大模型上线后持续可信”这一端到端闭环拆成可落地的监控指标、告警策略、决策阈值与自动化动作。
2. 你是否熟悉国内监管红线（生成内容安全、个人信息保护、算法备案）并把这些合规要求量化进告警规则。
3. 你是否能在百亿/千亿参数规模下，用最小成本完成分钟级回滚或小时级重训，而不是“全量重训”这种无法接受的方案。
4. 你是否能把 LLMOps 工具链（Prometheus、Alertmanager、Argo CD、KubeFlow、Volcano、Ray、Deepspeed、FlagScale 等）与国产 GPU 生态（华为昇腾、寒武纪、海光）打通，给出可落地的脚本与配置片段。

一句话：不是“要监控什么”，而是监控之后怎么自动、安全、低成本地让模型恢复可用。

知识点

1. 四级指标：业务层、内容安全层、模型质量层、系统资源层。
2. 双阈值策略：警告阈值（钉钉/飞书通知）+ 故障阈值（自动动作）。
3. 回滚对象：
   • 权重回滚：加载上一个可用 Checkpoint（秒级）。
   • Prompt 回滚：Git 回退 Prompt 模板版本（秒级）。
   • 知识库回滚：向量数据库快照回滚（分钟级）。
4. 重训触发条件：连续 N 个窗口漂移超过严重阈值且回滚后仍无法恢复。
5. 合规留痕：告警事件、人工复核记录、重训报告必须写入算法备案管理系统，否则无法通过网信办年检。
6. 国产加速器适配：昇腾 910B 需使用 MindSpeed 框架，Checkpoint 格式与 Deepspeed 不兼容，需要格式转换钩子。
7. 灰度重训：先用5% 流量热启动 LoRA/AdaLoRA，验证指标回升后再全量 Merge，避免一次重训耗完 2 周 GPU 配额。

答案

给出一个在国内金融客户现场跑通的最小可用闭环，可直接写进简历。

1. 指标采集

   • 业务层：调用成功率、平均会话轮次、用户点赞率。
   • 内容安全层：内容安全审核 API 返回的“疑似违规”比例 >2% 即警告，>5% 即故障。
   • 模型质量层：
     – 分布漂移：用 KL 散度计算当日 Embedding 与基线集差异，>0.35 警告，>0.5 故障。
     – 事实一致性：随机 1k 条线上日志，用**自研“事实核查小模型”**二次校验，不一致率 >8% 触发故障。
   • 系统层：昇腾 910B 卡温度 >85 ℃ 或显存占用 >95% 持续 3 分钟即故障。

2. 告警链路
   Prometheus → Alertmanager → 飞书 Webhook → 自研“合规网关”（带数字水印与审计 ID）→ 自动动作 Runner。

3. 自动动作

   • 权重回滚：Argo CD 检测到“故障”标签后，秒级切换到上一个带“stable”标签的 Checkpoint；同时把旧模型打入“冷备”但保留 30 天以备监管抽查。
   • Prompt 回滚：如果漂移由 Prompt 注入导致，秒级 GitOps 回退到上一个 Tag，并自动重新加载模板，无需重启 Pod。
   • 知识库回滚：Milvus 快照回滚到昨日 03:00 版本，3 分钟完成，同时把回滚事件写入央行《金融算法变更台账》。

4. 重训触发
   连续 2 个 30 分钟窗口都达到故障阈值且回滚无效 → 自动提交 KubeFlow Pipeline 任务：

   • 采用 LoRA + 4-bit QLoRA 在 32 张昇腾 910B 上做增量热启动，学习率 2e-4，batch 64，max_seq_len 4k。
   • 训练前自动把“问题日志”用 RapidMiner 做数据清洗并人工复核 200 条高危样本，确保训练集不含违规内容。
   • 训练完在灰度集群用 5% 流量 A/B 测试，KL 散度回落 <0.2 且事实不一致率 <3% 才全量切换；否则自动丢弃并通知算法责任人。

5. 合规与留痕
   所有告警、回滚、重训事件通过 国密 SM2 加密写入**“算法生命周期管理系统”，生成唯一“算法变更编号”，方便网信办现场抽检**。

拓展思考

1. 多租户场景下，如何做到租户级告警隔离？
   提示：在 Prometheus 里用租户 ID 作为 label，但需控制 cardinality；可改用 VictoriaMetrics 的租户隔离 API，避免 label 爆炸。

2. 跨省容灾要求 30 秒内完成模型切换，但 Checkpoint 有 200 GB，如何降低 RTO？
   提示：使用 Fluid + Alluxio 把热模型缓存在两地三中心的分布式内存池，懒加载首 10% 参数即可提供服务，剩余参数后台流式加载。

3. 重训后模型效果“虚假回升”（指标好看但人工评测下降）怎么发现？
   提示：引入 “人类偏好守门员” 机制：每次重训后随机抽 500 条答案，用内部众包平台双盲打分，低于基线 5% 直接回滚并冻结重训流水线，同时触发算法责任人 on-call。