在设计一个AI大模型评测平台时，如何将大批量评测任务合理拆分并有效管理其执行进度？请说明拆分策略与进度管理机制。

回答思路

1. 【回答框架 1】任务拆分可采用两层设计：先按模型维度拆分为独立评测单元，每个单元内再按数据集分片或评测项粒度细分为可并行执行的子任务。所有子任务数据写入消息队列（如Kafka或RocketMQ），由多Worker消费，实现水平扩展。
2. 【回答框架 2】进度管理需维护全局任务状态机（如待执行、执行中、成功、失败等），并用分布式协调组件（如Redis或Zookeeper）存储实时进度。引入任务依赖与超时机制，确保子任务有序执行并处理异常。
3. 【回答框架 3】为规避单点瓶颈，可采用分片路由与动态负载均衡，Worker通过心跳上报进度与空闲状态，调度器根据资源情况动态调整并行度。同时记录执行日志与指标，用于监控与追溯。
4. 【回答框架 4】对于海量任务，可引入优先级队列与背压机制，防止系统过载。定期对慢任务重试或告警，并结合最终一致性保证任务结果汇总的准确性。
5. 【关键点 1】拆分维度：模型、数据集分片、评测项，层层分解为独立子任务。
6. 【关键点 2】用消息队列解耦任务分发与执行，支持Worker水平扩展。
7. 【关键点 3】状态机管理任务全生命周期，分布式存储记录实时进度。
8. 【关键点 4】心跳与动态调度保证负载均衡和故障转移。
9. 【关键点 5】重试与超时机制保证任务最终完成。
10. 【易错点 1】过度拆分导致任务碎片化，增加调度开销与消息队列压力。
11. 【易错点 2】进度更新不及时或丢消息致状态不一致，需用幂等写与补偿机制。
12. 【易错点 3】未考虑资源限制（如GPU显存），并行过多可能引发OOM或性能下降。