Quiz BentoML et emballage de modèles

Les réponses et les explications apparaissent au fur et à mesure que vous répondez au quiz.

1. Quelle est l'unité standardisée et déployable produite par BentoML ?
   • Un Bento
   • Une capsule
   • Une roue
   • Un graphique
2. Qu'est-ce que le micro-batching adaptatif de BentoML améliore principalement ?
   • Précision du modèle
   • Débit sur les accélérateurs comme les GPU
   • Lisibilité du code source
   • Vitesse d'entraînement
3. Dans l'architecture basée sur Runner de BentoML 1.1, qu'est-ce qui gère l'exécution de modèles gourmands en calcul séparément de la logique API ?
   • Le manifeste Bento
   • Le registre OCI
   • Coureurs
   • Le schéma de la requête HTTP
4. Quelle commande transforme un Bento intégré en une image OCI Docker ?
   • déploiement bentoml
   • bentoml servir
   • train bentoml
   • bentoml conteneuriser
5. Laquelle de ces raisons est l'une des principales raisons pour lesquelles BentoML intègre des versions de dépendances dans un Bento ?
   • Pour rendre les builds reproductibles sur toutes les machines
   • Pour réduire la taille du modèle
   • Pour améliorer la vitesse d'horloge du GPU
   • Pour chiffrer le modèle
6. Quel décorateur marque un objet basé sur une classe comme service BentoML dans l'API actuelle ?
   • @bentoml.runner
   • @bentoml.service
   • @bentoml.container
   • @bentoml.model_api
7. Quelle commande regroupe une définition de service BentoML et son environnement dans un Bento ?
   • lancement de bentoml
   • bentoml s'inscrire
   • construction bentoml
   • compilation bentoml
8. Que propose une méthode décorée comme une API BentoML ?
   • Un pilote GPU
   • Un pool de nœuds Kubernetes
   • Un ensemble de données de formation de modèle
   • Un point de terminaison d'inférence exposé par le service