ML 워크로드용 Kubernetes 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. ML 워크로드를 위한 Kubernetes 스케줄러의 기본 작업은 무엇입니까?
   • 데이터 과학자를 위한 학습 코드 작성
   • 클러스터의 어느 노드가 각 컨테이너화된 Pod를 실행하는지 결정
   • 훈련 데이터에 자동으로 레이블 지정
   • 신경망 아키텍처 선택
2. Kubernetes는 일반적으로 포드에서 GPU를 어떻게 사용할 수 있도록 합니까?
   • nvidia.com/gpu와 같은 리소스를 광고하는 장치 플러그인을 통해
   • GPU 공급업체에 이메일로 라이센스 요청
   • Kubernetes에서는 GPU를 사용할 수 없습니다.
   • 런타임 시 CPU 코어를 GPU로 변환
3. With a NoSchedule taint on a GPU node, what does a matching pod toleration do?
   • Forces the pod onto that node regardless of capacity
   • Changes the model’s optimizer
   • Allows the pod to be considered for that node without guaranteeing placement
   • Encrypts every GPU tensor
4. Kubernetes 위에 분산 훈련 운영자와 같은 ML 관련 기능을 추가하는 도구는 무엇입니까?
   • Microsoft 단어
   • 정적 웹페이지 제공을 위한 Apache
   • 스프레드시트 매크로
   • Kubeflow
5. Kubernetes가 급증하는 ML 워크로드에 적합한 이유는 무엇입니까?
   • 무료 리소스에 작업을 예약하고 작업이 완료되면 해당 하드웨어를 해제합니다.
   • 한 명의 사용자를 위해 모든 GPU를 영구적으로 예약합니다.
   • 모든 작업이 축소되는 것을 방지합니다.
   • 클러스터당 하나의 컨테이너만 실행합니다.
6. Kubernetes에서 '추론 엔드포인트를 0으로 확장'이란 무엇을 의미하나요?
   • 모델을 영구적으로 삭제
   • 정확도를 0%로 설정
   • 트래픽이 없을 때 복사본을 0개 실행한 후 다음 요청 시 회전
   • 모델의 매개변수를 0으로 줄이기
7. One ML pod requests four GPUs, while two nodes each have only two available. Can ordinary scheduling combine those nodes for that one pod?
   • Yes; every pod automatically spans all cluster nodes
   • Yes; the scheduler converts CPU cores into the missing GPUs
   • Only if the pod name contains the word distributed
   • No; the pod must fit on one eligible node
8. An inference service scales to zero while idle. Which user-facing delay should its team test when traffic resumes?
   • The training-set labeling speed
   • Cold-start delay while a serving replica becomes ready
   • The file size of an unrelated notebook
   • The number of discarded vocabulary tokens