DP-100-KR 문제 191
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 머신 러닝 모델을 생성합니다. 생성된 모델을 Azure Kubernetes Service(AKS) 추론 컴퓨팅 클러스터에 실시간 서비스로 게시합니다. 배포된 엔드포인트 구성은 변경하지 않습니다.
애플리케이션 개발자가 엔드포인트를 사용하는 데 필요한 정보를 제공해야 합니다.
애플리케이션 개발자에게 제공해야 할 두 가지 값은 무엇입니까? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
애플리케이션 개발자가 엔드포인트를 사용하는 데 필요한 정보를 제공해야 합니다.
애플리케이션 개발자에게 제공해야 할 두 가지 값은 무엇입니까? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100-KR 문제 192
Azure CLI ml 확장 v2를 사용하여 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다. 컴퓨팅 클러스터를 생성하려면 YAML 스키마를 정의해야 합니다. 어떤 스키마를 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 193
Workspace 1이라는 Azure Machine Learning 작업 영역이 있습니다. 이 작업 영역에는 PyFunc 플레이버를 사용하는 model 1이라는 이름의 등록된 Mlflow 모델이 있습니다. Azure Machine Learning Python SDK vl을 사용하여 이그레스 연결 없이 endpoint1이라는 온라인 엔드포인트에 model1을 배포할 계획입니다. 다음 코드가 있습니다.
모델이 성공적으로 배포되도록 하려면 ManagedOnlineDeployment 객체에 매개변수를 추가해야 합니다. 해결 방법: 환경 매개변수를 추가하세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
모델이 성공적으로 배포되도록 하려면 ManagedOnlineDeployment 객체에 매개변수를 추가해야 합니다. 해결 방법: 환경 매개변수를 추가하세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
DP-100-KR 문제 194
Azure Machine Learning 작업 영역이 있습니다. 로컬 컴퓨터에서 실험을 실행 중입니다.
로컬 실험 실행에서 얻은 메트릭과 결과물을 워크스페이스에 저장하려면 MLflow Tracking을 사용해야 합니다.
어떤 순서로 작업을 수행해야 할까요? 정답을 맞추려면 작업 목록에 있는 모든 작업을 정답 영역으로 옮기고 올바른 순서대로 배열하세요.
로컬 실험 실행에서 얻은 메트릭과 결과물을 워크스페이스에 저장하려면 MLflow Tracking을 사용해야 합니다.
어떤 순서로 작업을 수행해야 할까요? 정답을 맞추려면 작업 목록에 있는 모든 작업을 정답 영역으로 옮기고 올바른 순서대로 배열하세요.
DP-100-KR 문제 195
Azure Machine Learning 작업 영역을 관리하고 있습니다. Azure Machine Learning Python SDK v2를 사용하여 학습 작업을 제출합니다. 모델 학습 시 메트릭, 모델 매개변수 및 모델 아티팩트를 자동으로 로깅하려면 MLflow를 사용해야 합니다.
다음 코드 조각을 작성하는 것으로 시작합니다.
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
다음 코드 조각을 작성하는 것으로 시작합니다.
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
