A. 실험 추적

B. 모델 추론

C. 분산 교육

D. 프리미엄 전용 지원

A. HPO는 공동 ML 및 IT Ops 노력이며 엔지니어는 IT 팀과의 충분한 통합이 부족합니다.

B. ML 팀은 HPO를 실현 가능하고 가치 있게 만들 수 있을 만큼 충분히 큰 데이터 세트를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

C. HPO를 수동으로 구현하는 것은 시간이 많이 걸리고 많은 전문 지식이 필요할 수 있습니다.

D. 그들은 TensorFlow 모델에서 HPO를 구현할 수 없으므로 모델을 새로운 프레임워크로 옮겨야 합니다.

A. 모든 실험이 공정한 자원 분배를 받도록 보장

B. 클라우드 환경에서 비용 최소화

C. 여러 에이전트에 균등하게 사용률 분배

D. 우선 순위가 가장 높은 실험이 더 많은 리소스에 액세스할 수 있도록 보장

A. ML 및 DL 모델 구축에 대해 얼마나 이해하고 있습니까?

B. 기존 ML 배포 및 차별화 솔루션에 어떤 불만이 있습니까?

C. ML 인프라를 관리하는 데 얼마나 많은 시간을 사용하십니까?

D. 현재 DL 교육이 역방향 패스를 실행하는 데 얼마나 걸립니까?

A. 프리미엄 전담 지원

B. 모델 추론

C. 실험 추적

D. 분산 교육