Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Тест по оркестрации Kubeflow и ML Pipeline

Тестируйте компоненты конвейера Kubeflow, компиляцию KFP v2 и решения по кэшированию, в том числе то, как графы зависимостей координируют рабочие нагрузки Kubernetes.

Связанные направляющие путиKubeflow и оркестрация конвейеров машинного обучения
Вопрос 1 из 8

На какой базовой платформе Kubeflow запускает рабочие процессы машинного обучения?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. На какой базовой платформе Kubeflow запускает рабочие процессы машинного обучения?
    • Апач Хадуп
    • Голый металл кластера Slurm
    • Кубернетес
    • Одна виртуальная машина
  2. Как обычно упаковывается каждый этап рабочего процесса в Kubeflow Pipelines?
    • Как контейнерный компонент, работающий в модуле
    • Как хранимая процедура в базе данных
    • Как бессерверная функция в CDN
    • Как единый монолитный скрипт
  3. Какую структуру использует конвейер Kubeflow для выражения порядка и зависимостей шагов?
    • Плоский список, выполняемый сверху вниз
    • Круговой цикл событий
    • Реляционная схема
    • Ориентированный ациклический граф (DAG)
  4. Какой компонент Kubeflow предназначен для автоматической настройки гиперпараметров?
    • КСерве
    • Катиб
    • МинИО
    • Арго
  5. With KFP caching enabled, why might a rerun reuse a previous component result?
    • A matching eligible execution already has cached outputs
    • KFP never executes a component more than once
    • KFP ignores every input change
    • KFP randomly chooses which pods to skip
  6. Какой компонент Kubeflow в основном используется для обслуживания обученных моделей для вывода?
    • Катиб
    • Серверы для ноутбуков
    • Арго CD
    • КСерве
  7. A team adopts KFP v2. What does the normal compiler output represent?
    • A trained model checkpoint
    • A PipelineSpec serialized as Intermediate Representation YAML
    • A universal Argo Workflows specification for every KFP version
    • A SQL query plan for the artifact database
  8. A Kubeflow step reads a file overwritten at an unchanged URI. Why might its cache need to be disabled or the input version changed?
    • Kubernetes forbids external files
    • Every pipeline input is automatically content-hashed
    • The tracked input can stay the same while the file’s contents change
    • Caching always reruns components on every request