1. 面试官：介绍一下模型部署与推理的基本概念和流程。

2. 面试官：解释模型部署中的热启动和冷启动，并比较它们的优缺点。

3. 面试官：讨论模型部署中的批处理与在线推理，以及在实际场景中的应用场景和选择因素。

4. 面试官：探讨模型部署中的容器化技术对于推理性能和部署效率的影响。

5. 面试官：如何实现模型的动态扩缩容，讨论其中涉及的挑战和解决方案。

6. 面试官：深入分析模型部署中的容错机制，以及针对不同故障类型的应对策略。

7. 面试官：探讨模型部署中的安全性和隐私保护问题，尤其在多租户环境下的解决方案。

8. 面试官：介绍边缘智能设备上的模型部署与推理，包括优化、加速和资源限制等方面的考虑。

9. 面试官：模型版本管理在模型部署中的重要性和实践方案，尤其是面向持续集成和持续部署的需求。

10. 面试官：讨论模型部署中的高可用性和负载均衡的设计原则，以及实现方式和技术选型。