ガイド連動クイズ · 中 レベル

モデルのライフサイクル クイズ

テスト モデルの所有権、フルバージョンのマニフェスト、ロールアウトとロールバック、トレーニングとサービスのスキュー、運用モニタリング、インシデント対応、および廃止。

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質問 1 の 8

このガイドで説明されているライフサイクルを最もよく捉えているのはどのシーケンスですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. このガイドで説明されているライフサイクルを最もよく捉えているのはどのシーケンスですか?
    • Define the problem, prepare data, train or select, evaluate, deploy, monitor and retire
    • Train once, publish the model file, and close the project
    • Deploy first, then define the purpose and evaluation criteria
    • Monitor only until training loss falls, then discard the release record
  2. モデルを構築する前に、ガイドはどのような決定を下すことを推奨していますか?
    • Choose a model architecture before identifying the service owner
    • Commit to a production rollout before defining unsuitable conditions
    • Define the purpose, accountable owner, and whether a model is needed at all
    • Use the most recent training dataset as the project objective
  3. リリース記録では、なぜモデルの重みだけでなく、データ、前処理、プロンプト、評価資料も特定する必要があるのでしょうか?
    • Those components cannot affect behavior once weights are fixed
    • Changes outside the weights can alter behavior and must be traced to a version
    • The model file alone proves which inputs served every production request
    • Only prompts, never feature pipelines, need versioning
  4. 新しいモデルのバージョンがリリースされる準備ができています。どのような導入実践がガイドに従っていますか?
    • Replace the old version for every client without a comparison period
    • Retain the old version but do not define when to restore it
    • Measure only offline training accuracy after switching all users
    • Roll out gradually where practical, compare versions and keep a rollback route
  5. モデルベースのサービスが準備完了として扱われる前に、どの運用ケースをテストする必要がありますか?
    • Only successful requests with all dependencies available
    • Startup, cancellation, timeouts, dependency failure and client compatibility
    • Only the model's average score on a development set
    • Only whether the training checkpoint can be loaded locally
  6. A demand model trained on dollar prices receives cent prices from a new service. What problem does this illustrate?
    • Training-serving skew caused by incompatible feature processing
    • Evidence that the model checkpoint changed during deployment
    • A valid currency conversion that cannot affect forecasts
    • A reason to omit input-range checks from the service
  7. After deployment, what should the team monitor and assign an owner to review?
    • Only whether the endpoint returns an HTTP success code
    • Only whether training loss can be reduced by another run
    • Only the storage size of the latest checkpoint
    • System health, task outcomes, alerts and incident-response decisions
  8. Why does deleting a retired model file alone not complete retirement?
    • It always causes the trained weights to reappear automatically
    • It erases the evaluation records needed for the next version
    • Retained input data, cached outputs or dependent services may still remain
    • The model must continue serving a small traffic slice indefinitely