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質問 43
A company has an HPE Machine Learning Development Environment cluster. The ML engineers store training and validation data sets in Google Cloud Storage (GCS). What is an advantage of streaming the data during a trial, as opposed to downloading the data?
- A. The trial can more quickly start up and begin training the model.
- B. Streaming requires just one bucket, while downloading requires many.
- C. The trial can better separate training and validation data.
- D. Setting up streaming is easier that setting up downloading.
正解: C
質問 44
What is a benefit or HPE Machine Learning Development Environment, beyond open source Determined AI?
- A. Premium dedicated support
- B. Distributed training
- C. Model Inferencing
- D. Experiment tracking
正解: D
質問 45
You want to set up a simple demo cluster for HPE Machine Learning Development Environment (or the open source Determined Al) on Amazon Web Services (AWS). You plan to use “det deploy” to set up the cluster. What is one prerequisite?
- A. Manually creating the AWS EC2 instance with a PostgreSQL database
- B. Adding Amazon Elastic Kubernetes Services (EKS) to your AWS account
- C. Recording the name of a valid AWS EC2 keypair
- D. installing the NVIDIA Container Toolkit on your local machine
正解: C
解説:
In order to use the “det deploy” command to set up a cluster for HPE Machine Learning Development Environment (or the open source Determined Al) on Amazon Web Services (AWS), you will need to have a valid AWS EC2 keypair. The keypair will authenticate your access to the cluster and allow you to securely access the cluster once it is set up.
質問 46
What is a reason to use the best tit policy on an HPE Machine Learning Development Environment resource pool?
- A. Ensuring that all experiments receive their fair share of resources
- B. Ensuring that the highest priority experiments obtain access to more resources
- C. Equally distributing utilization across multiple agents
- D. Minimizing costs in a cloud environment
正解: B
解説:
The best fit policy on an HPE Machine Learning Development Environment resource pool ensures that the highest priority experiments obtain access to more resources, while still ensuring that all experiments receive their fair share. This allows you to make the most of your resources and prioritize the experiments that are most important to you.
質問 47
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