Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 36
머신러닝 엔지니어가 MLflow 모델 서빙을 사용하여 실시간 서비스를 위한 모델을 배포하려고 합니다. 현재 해당 모델의 MLflow 모델 레지스트리에는 각 단계별로 하나의 모델 버전이 등록되어 있습니다. 엔지니어는 모델 서빙이 활성화된 후 어떤 모델 버전을 조회할 수 있는지 알고 싶어합니다.
다음 중 모델 서빙을 통해 모델 버전이 자동으로 배포되는 MLflow 모델 레지스트리 단계를 모두 나열한 것은 무엇입니까?
다음 중 모델 서빙을 통해 모델 버전이 자동으로 배포되는 MLflow 모델 레지스트리 단계를 모두 나열한 것은 무엇입니까?
Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 37
다음 중 머신러닝 프로젝트에서 가장 일반적인 머신러닝 모델 배포 패러다임은 무엇입니까?
Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 38
데이터 과학자가 scikit-learn 기반의 랜덤 포레스트 모델을 개발했지만, 아직 MLflow에 모델을 로깅하지 않았습니다. 모델 시그니처(model_signature)와 몇 가지 예제 입력 레코드(input_records)를 생성했습니다. 이 모든 정보를 로깅하는 데 사용할 수 있는 코드 블록은 무엇일까요?
Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 39
머신러닝 엔지니어가 Databricks Model Serving에 이미지에서 민감한 데이터를 가리는 컴퓨터 비전 모델을 구축했습니다. 내부 팀은 업무 시간 동안 새 파일에 대한 접근 권한을 요청할 때 이 모델을 사용합니다. 최근 모델 사용자들이 아침 시간에 모델 처리 속도가 현저히 느려진다고 불만을 제기했습니다. 이는 직원들이 출근하여 당일 사용할 파일을 요청하는 시간과 일치합니다. 엔지니어가 엔드포인트 상태 지표를 검토한 결과, P50 모델의 지연 시간이 오전 9시경에 20초로 최고치를 기록하는 것을 확인했습니다. 요청량 또한 오전 9시에 초당 15건으로 최고치를 기록했습니다. GPU 사용률은 60% 이상, GPU 메모리 사용률은 50% 이상, 동시 접속자 수는 하루 종일 4명으로 유지되었습니다. 엔지니어는 매일 아침 9시에 요청량이 최고조에 달할 때 사용자 대기 시간을 줄이기 위해 어떤 조치를 취할 수 있을까요?
Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 40
MLflow 모델에서 모델 서명을 로깅하는 것의 이점은 다음 중 무엇입니까?