Hugging Face AI

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面试共三轮，体验还是挺“hugging”的?。

第一轮：技术面试，围绕NLP模型展开。问了如何优化Transformer模型的推理速度，还聊了下模型压缩和蒸馏。我详细讲了蒸馏BERT的经验，但他们更关注实际部署性能。也问了如何处理大规模多语言数据集，我提到用多语言模型和数据清洗的经验。

第二轮：系统设计，要求设计一个用于大规模文本生成的API平台。我提到用Hugging Face的API接口和分布式处理方式，讨论了如何优化API的响应速度和扩展性。他们追问如何保证不同用户的需求得到快速响应，细节满满。

第三轮：文化契合度面试，问了如何与开源社区协作。聊了我的一些开源贡献和项目，还讨论了对社区驱动AI开发的理解。整体氛围轻松，他们似乎很看重团队协作和对AI技术的热情。