एमएलफ़्लो और मॉडल जीवनचक्र ट्रैकिंग प्रश्नोत्तरी

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

1. एमएलफ्लो ट्रैकिंग डेटा वैज्ञानिकों के लिए किस प्राथमिक समस्या का समाधान करती है?
   • कच्चे प्रशिक्षण डेटा को स्वचालित रूप से लेबल करना
   • विश्राम के समय मॉडल भार को एन्क्रिप्ट करना
   • कई प्रयोगों के दौरान पैरामीटर्स, मेट्रिक्स और कलाकृतियों का तुलनीय रिकॉर्ड रखना
   • कुबेरनेट्स क्लस्टर की आवश्यकता को प्रतिस्थापित करना
2. Which MLflow component stores registered model versions and their tags or aliases?
   • मॉडल रजिस्ट्री
   • The learning-rate scheduler
   • The training-data labeler
   • The Kubernetes pod scheduler
3. इसका क्या मतलब है कि एमएलफ्लो 'फ्रेमवर्क-अज्ञेयवादी' है?
   • यह केवल TensorFlow के साथ काम करता है
   • इसके लिए कस्टम भाषा में मॉडलों को फिर से लिखने की आवश्यकता होती है
   • यह केवल डेटाब्रिक्स पर चलता है
   • यह कई एमएल लाइब्रेरी जैसे स्किकिट-लर्न, पायटोरच और एक्सजीबूस्ट पर काम करता है
4. एमएलफ़्लो मॉडल प्रारूप का उद्देश्य क्या है?
   • प्रशिक्षण डेटा को संपीड़ित करने के लिए
   • एक प्रशिक्षित मॉडल को उसके फ्रेमवर्क फ्लेवर और मेटाडेटा के साथ लपेटना ताकि इसे कई तरीकों से तैनात किया जा सके
   • पुनर्प्रशिक्षण कार्यों को शेड्यूल करना
   • तंत्रिका नेटवर्क परतों की कल्पना करना
5. MLflow किस कंपनी ने बनाया?
   • डेटाब्रिक्स
   • Google
   • नेटफ्लिक्स
   • Amazon
6. जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए एमएलफ्लो का विस्तार कैसे हो रहा है?
   • क्लासिक एमएल मॉडल के लिए समर्थन छोड़कर
   • एक बंद-स्रोत उत्पाद बनकर
   • सभी प्रशिक्षण ढाँचों को प्रतिस्थापित करके
   • एलएलएम ऐप्स के लिए ट्रेसिंग, शीघ्र प्रबंधन और मूल्यांकन जोड़कर
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