ガイド連動クイズ · 中 レベル

モデルレジストリクイズ

モデルのレジストリ バージョン、署名、デプロイメント参照を適用します。これには、エイリアスの変更に検証済みの提供ワークフローが必要な理由も含まれます。

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質問 1 の 8

モデル レジストリの主な目的は何ですか?

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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. モデル レジストリの主な目的は何ですか?
    • 生のトレーニング データにラベルを付けるには
    • バージョン管理されたカタログおよびトレーニング済みモデルの信頼できる唯一の情報源として機能する
    • サーバーの GPU を交換するには
    • SQL クエリを作成するには
  2. In current MLflow registry workflows, what can provide a named reference to a model version?
    • A reassignable model alias
    • A universal mandatory four-stage lifecycle in every registry
    • The training GPU’s display resolution
    • A random tensor without a model version
  3. How can a registry support a model rollback?
    • By guaranteeing every server switches instantly
    • By deleting all previous versions
    • By retaining a previous artifact that the serving workflow can reload and validate
    • By changing the training labels automatically
  4. レジストリのモデル署名とは何ですか?
    • データサイエンティストの直筆サイン
    • データベースのパスワード
    • モデルのトレーニング期間
    • モデルの予期される入力および出力タイプを記述するスキーマ
  5. 記録されたリネージ (データセット、コードコミット、ハイパーパラメーター) がなぜ価値があるのでしょうか?
    • 各バージョンの構築方法の再現性と監査可能性が可能になります。
    • モデルの実行が速くなります
    • モデルの精度が自動的に向上します
    • モデルファイルを圧縮します
  6. What connects a registered model decision to an actual application rollout?
    • A guarantee that registering a version deploys it everywhere
    • A required fax to the GPU vendor
    • A configured deployment workflow that loads and verifies the chosen artifact
    • A model signature alone with no serving system
  7. A champion alias is reassigned, but a long-running server still has the old artifact loaded. What should an operator verify?
    • Only that the alias has a new value
    • That all servers reload automatically in every integration
    • Only the number of files in the registry
    • The artifact and version actually serving requests
  8. A model signature expects numerical columns but a request sends strings. What can signature-aware validation help detect?
    • Whether the training labels are morally correct
    • An input schema or type mismatch
    • Every possible accuracy regression
    • A guarantee that all numerical inputs are in distribution