Test legat de ghid · Mediu Nivel

Test Modal Labs

Examinați Python de la Modal, prima execuție fără server, autoscaling, joburi programate și în lot, calcul pe secundă și sandbox-uri izolate.

Căi de ghidare aferenteModal Labs
Întrebare 1 de 8

Cum rulează dezvoltatorii de obicei cod pe Modal?

Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

  1. Cum rulează dezvoltatorii de obicei cod pe Modal?
    • Prin adăugarea unui decorator la o funcție Python
    • Prin scrierea limbajului de asamblare
    • Prin poștă într-o unitate USB
    • Doar printr-o interfață de utilizare drag-and-drop
  2. Ce problemă bine-cunoscută fără server este special concepută pentru a rezolva Modal?
    • Spam prin e-mail
    • Porniri lente la rece
    • Rezoluția ecranului
    • Latența tastaturii
  3. Cum facturează Modal pentru calcul?
    • Doar o taxă anuală fixă
    • Pe e-mail trimis
    • Pe secundă pentru calculul efectiv utilizat
    • Per fișier stocat pentru totdeauna
  4. Cine a co-fondat Modal și este cunoscut pentru instrumentele open-source anterioare precum Luigi și Annoy?
    • Linus Torvalds
    • Guido van Rossum
    • Satya Nadella
    • Erik Bernhardsson
  5. Ce înseamnă „scale to zero” pe Modal?
    • Închiderea tuturor containerelor când nu există trafic, astfel încât să încetați să plătiți
    • Ștergerea contului dvs
    • Alergând fără internet
    • Reducerea preciziei modelului la zero
  6. Pentru ce sarcină de lucru este utilizat în mod obișnuit Modal?
    • Fabricarea cipurilor fizice
    • Modelați punctele finale de inferență și joburile lot
    • Conducerea unei cafenele
    • Tipărirea ziarelor
  7. How can Modal run batch work across thousands of files?
    • Run every file sequentially on a single local CPU
    • Convert each file into a text prompt
    • Fan out the workload in parallel across many containers
    • Send the files to a browser extension
  8. How can Modal Sandboxes help an agent that must execute untrusted generated code?
    • Add the code to the base model’s training set
    • Convert the code into an image caption
    • Guarantee the code cannot access any resources
    • Run the code in an isolated container environment