Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Bài kiểm tra về điều phối đường ống Kubeflow và ML

Kiểm tra các thành phần quy trình Kubeflow, biên dịch KFP v2 và các quyết định về bộ nhớ đệm, bao gồm cả cách biểu đồ phụ thuộc điều phối khối lượng công việc Kubernetes.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanĐiều phối pipeline Kubeflow và ML
Câu hỏi 1 của 8

Kubeflow chạy quy trình học máy trên nền tảng cơ bản nào?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  1. Kubeflow chạy quy trình học máy trên nền tảng cơ bản nào?
    • Apache Hadoop
    • Một cụm Slurm kim loại trần
    • Kubernetes
    • Một máy ảo duy nhất
  2. Trong Kubeflow Pipelines, mỗi bước của quy trình làm việc thường được đóng gói như thế nào?
    • Là một thành phần được chứa trong container chạy trong một nhóm
    • Là một thủ tục được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu
    • Là một chức năng không có máy chủ trên CDN
    • Là một chữ viết nguyên khối duy nhất
  3. Quy trình Kubeflow sử dụng cấu trúc nào để thể hiện thứ tự và sự phụ thuộc của các bước?
    • Một danh sách phẳng được thực hiện từ trên xuống dưới
    • Vòng lặp sự kiện vòng tròn
    • Lược đồ quan hệ
    • Đồ thị chu kỳ có hướng (DAG)
  4. Thành phần Kubeflow nào được dành riêng để điều chỉnh siêu tham số tự động?
    • KPhục vụ
    • Katib
    • MinIO
    • Argo
  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. Thành phần Kubeflow nào chủ yếu được sử dụng để phục vụ các mô hình được đào tạo để suy luận?
    • Katib
    • Máy chủ máy tính xách tay
    • CD Argo
    • KPhục vụ
  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