HPE 기계 학습 개발 환경 리소스 풀에서 최상의 tit 정책을 사용하는 이유는 무엇입니까?
정답: C
HPE2-N69 문제 27
TensorFlow는 ML/DL 수명 주기에서 어디에 적합합니까?
정답: B
TensorFlow는 데이터 수집에서 모델 교육, 평가 및 배포에 이르기까지 ML/DL 모델의 전체 수명 주기를 관리하는 파이프라인을 제공합니다. 엔지니어가 Python과 같은 언어를 사용하여 DL 모델을 코딩하고 교육하는 데 도움이 되며 시스템 및 GPU 모니터링을 교육 프로세스에 추가합니다. 또한 학습된 모델을 배포 환경으로 전송하는 데 사용할 수 있습니다.
HPE2-N69 문제 28
평가판은 HPE Machine Learning 개발 환경의 리소스 풀 내 GPU 슬롯에서 실행 중입니다. 그 GPU는 실패합니다. 다음에 어떻게 됩니까?
