MLflow এবং মডেল লাইফসাইকেল ট্র্যাকিং কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. এমএলফ্লো ট্র্যাকিং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য কোন প্রাথমিক সমস্যা সমাধান করে?
   • স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাঁচা প্রশিক্ষণ ডেটা লেবেল করা
   • বিশ্রামে মডেল ওজন এনক্রিপ্ট করা হচ্ছে
   • পরামিতি, মেট্রিক্স এবং আর্টিফ্যাক্টগুলির একটি তুলনামূলক রেকর্ড রাখা অনেকগুলি পরীক্ষা চালায়
   • একটি Kubernetes ক্লাস্টার প্রয়োজন প্রতিস্থাপন
2. Which MLflow component stores registered model versions and their tags or aliases?
   • মডেল রেজিস্ট্রি
   • The learning-rate scheduler
   • The training-data labeler
   • The Kubernetes pod scheduler
3. এর মানে কি যে MLflow 'ফ্রেমওয়ার্ক-অজ্ঞেয়বাদী'?
   • এটি শুধুমাত্র TensorFlow এর সাথে কাজ করে
   • এটি একটি কাস্টম ভাষায় মডেল পুনর্লিখন প্রয়োজন
   • এটি শুধুমাত্র Databricks এ চলে
   • এটি অনেক ML লাইব্রেরি জুড়ে কাজ করে যেমন scikit-learn, PyTorch, এবং XGBoost
4. MLflow মডেল বিন্যাসের উদ্দেশ্য কি?
   • প্রশিক্ষণ তথ্য সংকুচিত করতে
   • একটি প্রশিক্ষিত মডেলকে এর ফ্রেমওয়ার্ক ফ্লেভার এবং মেটাডেটা দিয়ে মোড়ানো যাতে এটি বিভিন্ন উপায়ে স্থাপন করা যায়
   • পুনঃপ্রশিক্ষণ কাজের সময়সূচী করতে
   • নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তর কল্পনা করতে
5. কোন কোম্পানি MLflow তৈরি করেছে?
   • ডাটাব্রিক্স
   • Google
   • নেটফ্লিক্স
   • Amazon
6. জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সমর্থন করার জন্য এমএলফ্লো কীভাবে প্রসারিত হচ্ছে?
   • ক্লাসিক ML মডেলের জন্য সমর্থন বাদ দিয়ে
   • একটি বন্ধ উৎস পণ্য হয়ে
   • সমস্ত প্রশিক্ষণ কাঠামো প্রতিস্থাপন করে
   • এলএলএম অ্যাপের জন্য ট্রেসিং, প্রম্পট ম্যানেজমেন্ট এবং মূল্যায়ন যোগ করে
7. A deployment resolves an MLflow model through a champion alias. What can reassignment of that alias change?
   • The recorded metrics inside every old experiment
   • The registered model version that the named reference resolves to
   • The model framework of all stored artifacts
   • The training labels in a historical dataset
8. Two MLflow runs use different learning rates. What record helps compare their validation results?
   • Only the wall color of the training room
   • A registry alias without any run information
   • Each run’s logged parameters and validation metrics
   • A notebook filename without the experiment outputs