گائیڈ سے منسلک کوئز · درمیانہ سطح
مشین لرننگ کوئز کے لیے CI/CD
چیک کریں کہ ایم ایل ڈیلیوری پائپ لائنز کس طرح ڈیٹا کی توثیق کرتی ہیں، ماڈلز کی ٹریننگ اور ان کی جانچ کرتی ہیں، پروموشن گیٹس کو لاگو کرتی ہیں، اور تعیناتی کی حالت کو ہم آہنگ کرتی ہیں۔
سوال 1 کی 8
مشین لرننگ کے لیے CI/CD روایتی سافٹ ویئر CI/CD سے آگے کیا اضافہ کرتا ہے؟
ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات
جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔
- مشین لرننگ کے لیے CI/CD روایتی سافٹ ویئر CI/CD سے آگے کیا اضافہ کرتا ہے؟
- ڈیٹا اور ماڈل کے خدشات کا آٹومیشن، نہ صرف کوڈ
- کچھ نہیں - یہ سافٹ ویئر CI/CD سے مماثل ہے۔
- صرف تیز تر تالیف
- ایک نئی پروگرامنگ زبان
- ML پائپ لائن سیاق و سباق میں 'CT' کا عام طور پر کیا مطلب ہے؟
- کوڈ ٹرانسفر
- مسلسل تربیت
- کنٹینر ٹیسٹنگ
- سنٹرل ٹیلی میٹری
- What is a common evaluation gate before promoting a candidate ML model?
- Promote it whenever training completes
- Compare only model file sizes
- Compare it with the production baseline on agreed metrics and promote only if policy thresholds pass
- Skip evaluation if the code tests pass
- ان میں سے کون سا ٹول ہے جو عام طور پر ML پائپ لائنوں کو آرکیسٹریٹ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے؟
- Microsoft لفظ
- VLC میڈیا پلیئر
- WinRAR
- کیوب فلو پائپ لائنز
- ایم ایل پائپ لائن میں ڈیٹا اسکیما کی توثیق کا مرحلہ کیوں شامل ہوسکتا ہے؟
- تربیت کو خراب کرنے سے پہلے خراب یا بڑھے ہوئے ان پٹ ڈیٹا کو پکڑنا
- GPU کو ٹھنڈا چلانے کے لیے
- ڈیٹاسیٹ کو کمپریس کرنے کے لیے
- کالموں کا نام تصادفی طور پر تبدیل کرنے کے لیے
- In Flux GitOps, what does reconciliation aim to do?
- Retrain every model whenever code is committed
- Make the deployed environment match the declared desired state
- Automatically change a model’s evaluation labels
- Replace version-controlled configuration with manual edits
- What is a useful model-artifact versioning practice?
- Ignore training inputs after a model is deployed
- Replace validation with a deployment timestamp
- Version model artifacts with source data, code, and evaluation metadata
- Use a schema check as a guarantee of model quality
- What is a typical trigger for continuous training in an ML pipeline?
- Every inference request must retrain the model
- A model file being downloaded by a user
- A CPU core reaching a particular temperature
- A scheduled run, new approved data, or a monitoring signal such as drift