ماڈل رجسٹری کوئز

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

1. ماڈل رجسٹری کا بنیادی مقصد کیا ہے؟
   • خام تربیتی ڈیٹا کو لیبل کرنے کے لیے
   • تربیت یافتہ ماڈلز کے لیے ورژن کے زیر کنٹرول کیٹلاگ اور سچائی کے واحد ذریعہ کے طور پر کام کرنا
   • GPU کو سرور میں تبدیل کرنے کے لیے
   • ایس کیو ایل کے سوالات لکھنے کے لیے
2. In current MLflow registry workflows, what can provide a named reference to a model version?
   • A reassignable model alias
   • A universal mandatory four-stage lifecycle in every registry
   • The training GPU’s display resolution
   • A random tensor without a model version
3. How can a registry support a model rollback?
   • By guaranteeing every server switches instantly
   • By deleting all previous versions
   • By retaining a previous artifact that the serving workflow can reload and validate
   • By changing the training labels automatically
4. رجسٹری میں ماڈل دستخط کیا ہے؟
   • ڈیٹا سائنسدان کا ہاتھ سے لکھا ہوا آٹوگراف
   • ڈیٹا بیس کے لیے ایک پاس ورڈ
   • ماڈل کی تربیت کا دورانیہ
   • ماڈل کے متوقع ان پٹ اور آؤٹ پٹ کی قسموں کو بیان کرنے والا اسکیما
5. ریکارڈ شدہ نسب (ڈیٹا سیٹ، کوڈ کمٹ، ہائپر پیرامیٹر) کیوں قیمتی ہے؟
   • یہ تولیدی صلاحیت اور آڈٹ کے قابل بناتا ہے کہ ہر ورژن کیسے بنایا گیا تھا۔
   • یہ ماڈل کو تیز تر بناتا ہے۔
   • یہ خود بخود ماڈل کی درستگی کو بڑھاتا ہے۔
   • یہ ماڈل فائل کو کمپریس کرتا ہے۔
6. What connects a registered model decision to an actual application rollout?
   • A guarantee that registering a version deploys it everywhere
   • A required fax to the GPU vendor
   • A configured deployment workflow that loads and verifies the chosen artifact
   • A model signature alone with no serving system
7. A champion alias is reassigned, but a long-running server still has the old artifact loaded. What should an operator verify?
   • Only that the alias has a new value
   • That all servers reload automatically in every integration
   • Only the number of files in the registry
   • The artifact and version actually serving requests
8. A model signature expects numerical columns but a request sends strings. What can signature-aware validation help detect?
   • Whether the training labels are morally correct
   • An input schema or type mismatch
   • Every possible accuracy regression
   • A guarantee that all numerical inputs are in distribution