Test Seldon Core și Grafice de inferență

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. Care este caracteristica definitorie care distinge Seldon Core de un server cu un singur model?
   • Grafice de inferență care înlănțuiesc mai multe componente
   • Instruire model încorporat
   • Un driver GPU proprietar
   • Etichetarea automată a datelor
2. Ce componentă a graficului Seldon decide la ce nod copil să trimită o solicitare, permițând testele A/B?
   • Transformator
   • Router
   • Combinator
   • Model
3. Ce tip de componentă reunește ieșirile de la mai multe modele pentru asamblare?
   • Router
   • Transformator
   • Combinator
   • Inițializator
4. Ce fel de structură grafică formează un grafic de inferență Seldon?
   • O plasă ciclică
   • O listă plată
   • Numai un arbore binar
   • Un grafic aciclic direcționat (DAG)
5. În Seldon Core v2, care server și protocol permit servirea cu mai multe modele în grafic?
   • MLServer și protocolul Open Inference
   • TensorFlow Serving și numai gRPC
   • Nginx și REST
   • Spark și parchet
6. In the Seldon Core 1 Router documentation, what can shift traffic toward better-performing models over time?
   • Nightly retraining only
   • A multi-armed bandit using live reward signals
   • Increasing the pod CPU limit
   • Caching every response
7. Which Seldon graph component can preprocess a request or postprocess a model response?
   • Combinator
   • Router
   • Transformator
   • Explainer
8. Which description of Seldon Core 2 observability is accurate?
   • Metrics, tracing and payload logging are all automatically enabled for every REST/gRPC prediction
   • It provides only GPU metrics and no tracing
   • Payload logging always stores every model request in a local file
   • Metrics are exposed; tracing requires configuration, and payload logging is limited to configured Kafka-backed pipeline paths