生成式人工智能系统应用员二级技师 详细题库
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第 1 题 单选题在生成式人工智能系统部署中,若要排查Python依赖版本冲突,使用( )命令可以导出当前环境中所有第三方依赖包及其精确版本号,用于与基准环境进行比对。
- A. pip freeze
- B. pip check
- C. pip install --dry-run
- D. pip config list
解析:pip freeze能够以“包名==版本号”的格式导出当前环境的全部依赖清单;pip check用于检查依赖完整性,pip install --dry-run用于模拟安装,pip config list用于查看配置。 -
第 2 题 单选题在容器化部署生成式人工智能推理服务时,发现基础镜像中的CUDA运行环境与PyTorch版本所依赖的CUDA版本不匹配,导致服务启动失败。最合理的处置方法是( )。
- A. 在容器运行时通过设置动态库搜索路径强制使用宿主机上的CUDA库
- B. 选择与PyTorch版本相匹配的CUDA基础镜像并重新构建应用镜像
- C. 卸载容器内已安装的PyTorch并安装与基础镜像无关的纯CPU版本
- D. 在容器启动命令中增加特权模式参数以绕过CUDA限制
解析:采用与PyTorch版本匹配的CUDA基础镜像重建镜像,可从底层消除CUDA运行环境的不一致;强制引用宿主机库、改用CPU版或使用特权模式都不能从根本上解决问题。 -
第 3 题 单选题在Linux服务器上部署生成式人工智能系统时,若已确认某个动态库文件存在于系统目录中,但程序仍提示找不到该库,此时应首先执行( )命令刷新动态链接器缓存。
- A. ldd
- B. mount
- C. ldconfig
- D. systemctl
解析:ldconfig用于维护动态链接器的缓存文件,新安装动态库后需要执行它更新缓存;ldd用于查看可执行文件的动态库依赖,mount用于挂载文件系统,systemctl用于管理系统服务。 -
第 4 题 单选题当生成式人工智能系统的一个组件依赖Python 3.10,而另一个组件仍要求Python 3.8,且必须部署在同一台服务器时,最佳的处置方式是( )。
- A. 强制将两个组件都升级到Python 3.10
- B. 强制将两个组件都降级到Python 3.8
- C. 轮流修改系统默认Python版本并在启动前切换
- D. 使用虚拟环境或容器为不同组件提供独立的Python环境
解析:虚拟环境和容器可以将不同组件的Python解释器及依赖包隔离,避免全局环境中的版本覆盖;强制升级、降级或切换默认版本都可能破坏其他组件。 -
第 5 题 判断题在生成式人工智能系统部署中,如果两个应用分别需要同一个Python包的1.0版和2.0版,且两个版本不兼容,可以在系统全局环境中同时安装这两个版本,运行时各自调用所需版本。
- A. 对
- B. 错
解析:全局环境中的同一个包只能存在一个版本,同时安装两个版本会造成文件覆盖和依赖解析混乱,应使用虚拟环境或容器隔离。 -
第 6 题 判断题使用容器部署生成式人工智能应用时,容器内已封装了应用所需的大多数依赖库,因此宿主机不需要额外安装这些库,但若应用依赖GPU推理,宿主机仍需配备相应的GPU驱动程序。
- A. 对
- B. 错
解析:容器镜像封装了应用依赖,宿主机无需重复安装;但GPU驱动属于宿主机内核层,容器内无法自带,必须由宿主机提供。 -
第 7 题 多选题排查生成式人工智能系统部署时的环境依赖冲突,下列措施中有效的是( )。
- A. 使用pip freeze导出各环境依赖清单并对比版本差异
- B. 删除安装目录下所有第三方包后重新安装全部依赖
- C. 使用依赖树分析工具查看各个包的依赖关系,定位冲突来源
- D. 在隔离的虚拟环境中逐一安装并验证依赖版本组合
- E. 将所有依赖包统一升级到最新版本以避免冲突
解析:A可对比不同环境依赖差异,C可识别依赖树中的冲突来源,D能在隔离环境验证可行组合;B删除全部包风险高,E盲目升级易引入新冲突。 -
第 8 题 多选题处置生成式人工智能系统因环境变量配置冲突导致的服务异常时,下列做法中正确的是( )。
- A. 检查系统级、用户级和进程级环境变量的设置顺序和覆盖关系
- B. 在启动脚本中临时导出固定变量,并打印确认服务进程实际读到的值
- C. 将冲突变量的所有设置都删除,使其保持为空
- D. 使用环境变量查看命令对比不同用户或不同会话下的环境变量差异
- E. 仅修改代码中读取环境变量的函数以绕开冲突
解析:A检查变量作用域顺序,B确认进程实际读取值,D对比不同会话差异,均有助于定位环境变量冲突;C清空变量可能导致配置缺失,E修改代码只是掩盖问题。
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