KServe والعرض النموذجي في اختبار Kubernetes

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما هو الاسم السابق لـ KServe قبل أن يصبح مشروعًا مستقلاً؟
   • KFServing
   • KubeML
   • ModelMesh
   • نماذج كناتيف
2. ما هو المورد المخصص الأساسي لـ Kubernetes الذي تحدده لنشر نموذج مع KServe؟
   • نشر النموذج
   • خدمة الاستدلال
   • PredictPod
   • مخطط العرض
3. ما هي الإمكانية التي تسمح لنماذج KServe الخاملة باستهلاك صفر حساب حتى وصول الطلب؟
   • طرح الكناري
   • مشاركة
   • مقياس إلى الصفر
   • الاستدلال دفعة
4. ما المشروع الأساسي الذي يوفر القياس التلقائي القائم على الطلب لـ KServe؟
   • بروميثيوس
   • هيلم
   • أرغو
   • كناتيف
5. كيف تقوم KServe عادةً بإدخال القطع الأثرية النموذجية في حجرة التقديم عند بدء التشغيل؟
   • عبر مُهيئ التخزين الذي يتم سحبه من تخزين الكائنات
   • عن طريق خبز النماذج في صورة الحاوية فقط
   • عن طريق إرسال ملف النموذج عبر البريد الإلكتروني
   • من خلال نسخة kubectl اليدوية
6. ما هو المعيار الذي يستخدمه KServe حتى يتمكن العملاء من الاتصال بنماذج مختلفة بنفس الطريقة؟
   • اتحاد GraphQL
   • بروتوكول الاستدلال المفتوح
   • صابون
   • JDBC
7. In KServe’s InferenceService pipeline, which component can apply pre- or post-processing around the predictor?
   • The storage initializer
   • The Knative autoscaler
   • المحول
   • The Kubernetes scheduler
8. What is a typical trade-off of scaling a model deployment down to zero replicas?
   • The model becomes permanently unavailable
   • Every request avoids model loading
   • The Kubernetes API is replaced
   • Idle compute is reduced, but the next request may incur a cold-start delay