এমএল ওয়ার্কফ্লো কুইজের জন্য অ্যাপাচি এয়ারফ্লো

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. অ্যাপাচি এয়ারফ্লোতে, একটি ওয়ার্কফ্লো সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত মূল বিমূর্ততা কী?
   • একটি YAML ম্যানিফেস্ট
   • একটি SQL ভিউ
   • পাইথনে লেখা একটি DAG (নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ)
   • একটি জুপিটার নোটবুক
2. একটি এমএল পাইপলাইনে বায়ুপ্রবাহ সবচেয়ে বেশি কী ভূমিকা পালন করে?
   • এটি অন্যান্য সিস্টেমে চালিত কাজগুলিকে অর্কেস্ট্রেট এবং সময়সূচী করে
   • এটি সরাসরি GPU-তে গভীর শিক্ষার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়
   • এটি মেমরিতে বৈশিষ্ট্য ভেক্টর সংরক্ষণ করে
   • এটি HTTP এর উপর মডেল ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করে
3. বাহ্যিক অবস্থার জন্য অপেক্ষা করতে কোন এয়ারফ্লো কনস্ট্রাক্ট ব্যবহার করা হয়, যেমন স্টোরেজে আসা ফাইল?
   • একটি পরিবর্তনশীল
   • একটি সংযোগ পুল
   • একটি ম্যাক্রো
   • একটি সেন্সর
4. একটি এয়ারফ্লো 'ব্যাকফিল' আপনাকে কী করতে দেয়?
   • পুরানো ডিএজি স্থায়ীভাবে চালান মুছুন
   • ঐতিহাসিক ডেটা পুনঃপ্রক্রিয়া করার জন্য অতীতের বিভিন্ন তারিখে একটি DAG চালান
   • মেটাডেটা ডাটাবেস এনক্রিপ্ট করুন
   • অস্থায়ীভাবে সময়সূচী নিষ্ক্রিয় করুন
5. Which Airflow component determines when eligible task instances should be scheduled?
   • সময়সূচী
   • The graph view in the web UI
   • A model’s feature encoder
   • The artifact file itself
6. নতুন এয়ারফ্লো সংস্করণে চালু করা 'ডেটা-সচেতন সময়সূচী' কী?
   • কাজের মধ্যে পাস করা সমস্ত ডেটা এনক্রিপ্ট করা হচ্ছে
   • প্রশিক্ষণ ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করা
   • প্রতি টাস্কে GPU-এর সংখ্যা কমানো
   • একটি নির্দিষ্ট ঘড়ির পরিবর্তে একটি ডেটাসেট আপডেট করা হলে DAGগুলিকে ট্রিগার করে৷
7. An Airflow cleanup task must run after upstream tasks finish even if one fails. Which setting controls this behavior?
   • The number of model layers
   • The cleanup task’s trigger rule
   • The feature normalization method
   • The UI theme selected for the DAG
8. A team backfills three months of ML feature data in Airflow. What makes repeating an interrupted task safer?
   • Appending duplicate outputs each time it retries
   • Ignoring the run’s historical date
   • An idempotent operation with the correct historical inputs
   • Changing the training labels on every retry