Rehber bağlantılı sınav · Sert Seviye

Seldon Çekirdek ve Çıkarım Grafikleri Testi

Seldon çıkarım grafiği bileşenlerini, yönlendirmeyi, toplamayı, DAG yapısını, hizmet protokollerini ve gözlemlenebilirlik sinyallerini kontrol eder.

Soru 1 arasında 8

Seldon Core'u tek modelli bir sunucudan ayıran tanımlayıcı özellik nedir?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Seldon Core'u tek modelli bir sunucudan ayıran tanımlayıcı özellik nedir?
    • Birden çok bileşeni zincirleyen çıkarım grafikleri
    • Yerleşik model eğitimi
    • Tescilli bir GPU sürücüsü
    • Otomatik veri etiketleme
  2. A/B testlerini etkinleştirerek hangi alt düğüme istek gönderileceğine hangi Seldon grafik bileşeni karar verir?
    • Trafo
    • Yönlendirici
    • Birleştirici
    • Modeli
  3. Hangi bileşen türü, birleştirme için birden fazla modelden elde edilen çıktıları bir araya getirir?
    • Yönlendirici
    • Trafo
    • Birleştirici
    • Başlatıcı
  4. Seldon çıkarım grafiği ne tür bir grafik yapısı oluşturur?
    • Döngüsel bir ağ
    • Düz bir liste
    • Yalnızca ikili ağaç
    • Yönlendirilmiş çevrimsiz bir grafik (DAG)
  5. Seldon Core v2'de hangi sunucu ve protokol grafikte çoklu model hizmetini etkinleştirir?
    • MLServer ve Açık Çıkarım Protokolü
    • TensorFlow Sunumu ve yalnızca gRPC
    • Nginx ve REST
    • Kıvılcım ve Parke
  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?
    • Birleştirici
    • Yönlendirici
    • Trafo
    • 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