क्यूबफ़्लो और एमएल पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेशन क्विज़

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. क्यूबफ़्लो किस अंतर्निहित प्लेटफ़ॉर्म पर मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो चलाता है?
   • अपाचे Hadoop
   • एक बेअर-मेटल स्लम क्लस्टर
   • कुबेरनेट्स
   • एक एकल वर्चुअल मशीन
2. क्यूबफ़्लो पाइपलाइन में, वर्कफ़्लो के प्रत्येक चरण को आम तौर पर कैसे पैक किया जाता है?
   • एक पॉड में चलने वाले कंटेनरीकृत घटक के रूप में
   • डेटाबेस में संग्रहीत प्रक्रिया के रूप में
   • CDN पर सर्वर रहित फ़ंक्शन के रूप में
   • एक एकल अखंड लिपि के रूप में
3. क्यूबफ़्लो पाइपलाइन चरणों के क्रम और निर्भरता को व्यक्त करने के लिए किस संरचना का उपयोग करती है?
   • ऊपर से नीचे तक क्रियान्वित एक सपाट सूची
   • एक गोलाकार इवेंट लूप
   • एक संबंधपरक स्कीमा
   • एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ (डीएजी)
4. कौन सा क्यूबफ़्लो घटक स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए समर्पित है?
   • केसर्व
   • कातिब
   • मिनिओ
   • अर्गो
5. With KFP caching enabled, why might a rerun reuse a previous component result?
   • A matching eligible execution already has cached outputs
   • KFP never executes a component more than once
   • KFP ignores every input change
   • KFP randomly chooses which pods to skip
6. कौन सा क्यूबफ़्लो घटक मुख्य रूप से अनुमान के लिए प्रशिक्षित मॉडल की सेवा के लिए उपयोग किया जाता है?
   • कातिब
   • नोटबुक सर्वर
   • अर्गो सीडी
   • केसर्व
7. A team adopts KFP v2. What does the normal compiler output represent?
   • A trained model checkpoint
   • A PipelineSpec serialized as Intermediate Representation YAML
   • A universal Argo Workflows specification for every KFP version
   • A SQL query plan for the artifact database
8. A Kubeflow step reads a file overwritten at an unchanged URI. Why might its cache need to be disabled or the input version changed?
   • Kubernetes forbids external files
   • Every pipeline input is automatically content-hashed
   • The tracked input can stay the same while the file’s contents change
   • Caching always reruns components on every request