Quiz lié à un guide · Difficile Niveau

Quiz Seldon Core et graphiques d'inférence

Vérifie les composants du graphe d'inférence Seldon, le routage, l'agrégation, la structure DAG, les protocoles de service et les signaux d'observabilité.

Chemins de guidage associésSeldon Core et graphiques d'inférence
Question 1 de 8

Quelle est la caractéristique déterminante qui distingue Seldon Core d’un serveur à modèle unique ?

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

  1. Quelle est la caractéristique déterminante qui distingue Seldon Core d’un serveur à modèle unique ?
    • Graphiques d'inférence qui enchaînent plusieurs composants
    • Formation de modèle intégrée
    • Un pilote GPU propriétaire
    • Étiquetage automatique des données
  2. Quel composant graphique Seldon décide à quel nœud enfant envoyer une requête, permettant ainsi les tests A/B ?
    • Transformateur
    • Routeur
    • Combineur
    • Modèle
  3. Quel type de composant regroupe les sorties de plusieurs modèles pour l’assemblage ?
    • Routeur
    • Transformateur
    • Combineur
    • Initialiseur
  4. Quel type de structure de graphe forme un graphe d'inférence de Seldon ?
    • Un maillage cyclique
    • Une liste plate
    • Un arbre binaire uniquement
    • Un graphe acyclique orienté (DAG)
  5. Dans Seldon Core v2, quels serveurs et protocoles permettent une diffusion multimodèle sur le graphique ?
    • MLServer et le protocole d'inférence ouvert
    • TensorFlow Serving et gRPC uniquement
    • Nginx et REST
    • Étincelle et Parquet
  6. In the Seldon Core 1 Router documentation, what can shift traffic toward better-performing models over time?
    • Nightly retraining only
    • A multi-armed bandit using live reward signals
    • Increasing the pod CPU limit
    • Caching every response
  7. Which Seldon graph component can preprocess a request or postprocess a model response?
    • Combineur
    • Routeur
    • Transformateur
    • Explainer
  8. Which description of Seldon Core 2 observability is accurate?
    • Metrics, tracing and payload logging are all automatically enabled for every REST/gRPC prediction
    • It provides only GPU metrics and no tracing
    • Payload logging always stores every model request in a local file
    • Metrics are exposed; tracing requires configuration, and payload logging is limited to configured Kafka-backed pipeline paths