ट्राइटन अनुमान सर्वर प्रश्नोत्तरी

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

1. ट्राइटन इन्फेरेंस सर्वर को 'फ्रेमवर्क-अज्ञेयवादी' क्या बनाता है?
   • एक एकल उदाहरण एक साथ PyTorch, TensorFlow, ONNX, TensorRT और कस्टम बैकएंड से मॉडल पेश कर सकता है
   • यह केवल TensorRT इंजन चलाता है
   • यह हर मॉडल को जावा में परिवर्तित करता है
   • इसके लिए सभी मॉडलों को एक ढांचे में पुनः प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है
2. डायनामिक बैचिंग से प्रदर्शन में सुधार कैसे होता है?
   • प्रत्येक अनुरोध को उसके आते ही, एक-एक करके संसाधित करके
   • GPU के लिए एक बैच में एक साथ आने वाले अनुरोधों को समूहीकृत करके
   • बहुत धीमी गति से आने वाले अनुरोधों को हटाकर
   • सीपीयू में अनुमान ले जाकर
3. What trade-off can Triton dynamic batching introduce?
   • Every request becomes lower latency regardless of traffic
   • It raises model accuracy by changing the weights
   • Compatible stateless requests may gain throughput while queued requests wait within a configured delay
   • It only works when inference runs on a CPU
4. ट्राइटन 'मॉडल एसेंबल' (या बिजनेस-लॉजिक स्क्रिप्टिंग) आपको क्या करने देता है?
   • कई मॉडलों को एक साथ प्रशिक्षित करें
   • मॉडल फ़ाइलें एन्क्रिप्ट करें
   • मॉडल की सटीकता कम करें
   • एक सर्वर-साइड पाइपलाइन में प्रीप्रोसेसिंग, अनुमान और पोस्टप्रोसेसिंग को चेन करें
5. What does Triton concurrent model execution permit?
   • Multiple models or instances to execute in parallel on the same system, subject to available resources
   • Only one model may run until the server restarts
   • A model to change its weights during each request
   • Requests to bypass the scheduler and share another model output
6. ट्राइटन आमतौर पर ग्राहकों को अनुमान अनुरोध भेजने के लिए कौन से प्रोटोकॉल का खुलासा करता है?
   • केवल एफ़टीपी
   • HTTP/REST और GRPC
   • केवल ईमेल
   • केवल ब्लूटूथ
7. Which monitoring interface does the Triton guide say it exposes?
   • A built-in SQL reporting dashboard
   • A browser-only interactive notebook
   • Prometheus metrics
   • A mandatory cloud billing API
8. What should a serving team measure when tuning dynamic batching?
   • Only the largest possible batch size
   • Only average model parameter count
   • Only startup time on an idle server
   • Throughput and latency under representative request traffic