ML ورک لوڈز کوئز کے لیے Kubernetes

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. ML ورک بوجھ کے لیے Kubernetes شیڈولر کا بنیادی کام کیا ہے؟
   • ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے تربیتی کوڈ لکھنا
   • یہ فیصلہ کرنا کہ کلسٹر میں کون سا نوڈ ہر کنٹینرائزڈ پوڈ کو چلاتا ہے۔
   • تربیتی ڈیٹا کو خود بخود لیبل لگانا
   • نیورل نیٹ ورک فن تعمیر کا انتخاب
2. Kubernetes عام طور پر GPUs کو پوڈ کے لیے کیسے دستیاب کرتا ہے؟
   • ڈیوائس پلگ ان کے ذریعے جو وسائل کی تشہیر کرتے ہیں جیسے nvidia.com/gpu
   • لائسنس کے لیے GPU وینڈر کو ای میل کرکے
   • Kubernetes میں GPUs کا استعمال نہیں کیا جا سکتا
   • رن ٹائم پر CPU کور کو GPUs میں تبدیل کرکے
3. With a NoSchedule taint on a GPU node, what does a matching pod toleration do?
   • Forces the pod onto that node regardless of capacity
   • Changes the model’s optimizer
   • Allows the pod to be considered for that node without guaranteeing placement
   • Encrypts every GPU tensor
4. کون سا ٹول ML- مخصوص صلاحیتوں کو شامل کرتا ہے جیسے تقسیم شدہ تربیت آپریٹرز کوبرنیٹس کے اوپر؟
   • Microsoft لفظ
   • جامد ویب صفحات کی خدمت کے لیے اپاچی۔
   • ایک اسپریڈشیٹ میکرو
   • کیوب فلو
5. کبرنیٹس برسٹی ایم ایل ورک بوجھ کے لیے مناسب کیوں ہے؟
   • یہ ملازمتوں کو مفت وسائل پر شیڈول کرتا ہے اور جب ملازمتیں ختم ہو جاتی ہیں تو اس ہارڈ ویئر کو آزاد کر دیتی ہے۔
   • یہ مستقل طور پر تمام GPUs کو ایک صارف کے لیے محفوظ رکھتا ہے۔
   • یہ کسی بھی کام کو کبھی بھی کم ہونے سے روکتا ہے۔
   • یہ فی کلسٹر صرف ایک کنٹینر چلاتا ہے۔
6. Kubernetes پر 'انفرنس اینڈ پوائنٹ کو صفر کرنے' کا کیا مطلب ہے؟
   • ماڈل کو مستقل طور پر حذف کرنا
   • درستگی کو صفر فیصد پر سیٹ کرنا
   • جب ٹریفک نہ ہو تو صفر کاپیاں چلانا، پھر اگلی درخواست پر گھماؤ
   • ماڈل کے پیرامیٹرز کو صفر تک کم کرنا
7. One ML pod requests four GPUs, while two nodes each have only two available. Can ordinary scheduling combine those nodes for that one pod?
   • Yes; every pod automatically spans all cluster nodes
   • Yes; the scheduler converts CPU cores into the missing GPUs
   • Only if the pod name contains the word distributed
   • No; the pod must fit on one eligible node
8. An inference service scales to zero while idle. Which user-facing delay should its team test when traffic resumes?
   • The training-set labeling speed
   • Cold-start delay while a serving replica becomes ready
   • The file size of an unrelated notebook
   • The number of discarded vocabulary tokens