무료 온라인 액세스 Microsoft.DP-100.v2023-09-25.q323 모의 시험 (Page 56)

DP-100 문제 271

주가를 예측하기 위해 기계 학습 모델을 구현하고 있습니다.
이 모델은 PostgreSQL 데이터베이스를 사용하며 GPU 처리가 필요합니다.
필요한 도구로 사전 구성된 가상 머신을 생성해야 합니다.
어떻게 해야 합니까?

A. DSVM(Data Science Virtual Machine) Windows 에디션을 만듭니다.

B. Geo-DSVM(Geo Al Data Science Virtual Machine) Windows 버전을 만듭니다.

C. DLVM(Deep Learning Virtual Machine) Linux 에디션을 만듭니다.

D. DLVM(Deep Learning Virtual Machine) Windows 에디션을 만듭니다.

DP-100 문제 272

모델을 학습하고 Azure Machine Learning 작업 영역에 등록합니다. 모델을 실시간 웹 서비스로 배포할 준비가 되었습니다.
AKS(Azure Kubernetes Service) 유추 클러스터에 모델을 배포하지만 서비스가 모델 배포와 연결된 항목 스크립트를 실행할 때 오류가 발생하여 배포에 실패합니다.
코드를 업데이트할 때마다 서비스를 다시 배포할 필요 없이 반복적으로 코드를 수정하고 서비스를 다시 로드하여 오류를 디버깅해야 합니다.
어떻게 해야 합니까?

A. AKS 서비스 배포 구성을 수정하여 애플리케이션 인사이트를 활성화하고 AKS에 재배포합니다.

B. ACI(Azure Container Instances) 웹 서비스 배포 구성을 만들고 ACI에 모델을 배포합니다.

C. 진입 스크립트의 첫 줄에 중단점을 추가하고 AKS에 서비스를 재배포합니다.

D. 로컬 웹 서비스 배포 구성을 생성하고 모델을 로컬 Docker 컨테이너에 배포합니다.

E. 모델의 새 버전을 등록하고 엔트리 스크립트를 업데이트하여 등록된 경로에서 모델의 새 버전을 로드합니다.

DP-100 문제 273

새 Azure 구독을 만듭니다. 구독에서 리소스가 프로비저닝되지 않습니다.
Azure Machine Learning 작업 영역을 만들어야 합니다.
이 목표를 달성하기 위한 세 가지 가능한 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

A. Azure ML SDK 라이브러리를 사용하고 name, subscription_id, resource_group 및 location 매개 변수를 사용하여 Workspace.create 메서드를 호출하는 Python 코드를 실행합니다.

B. Microsoft.MachineLearningServices/ 작업 영역 리소스 및 해당 종속성을 포함하는 Azure 리소스 관리 템플릿을 사용합니다.

C. Azure Machine Learning 확장과 함께 Azure 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 --name 및 --location 매개 변수로 az group create 함수를 호출한 다음 -w 및 -를 지정하여 az ml 작업 공간 생성 함수를 호출합니다. 작업 영역 이름 및 리소스 그룹에 대한 g 매개 변수입니다.

D. Azure Machine Learning 스튜디오로 이동하여 작업 영역을 만듭니다.

E. Azure ML SDK 라이브러리를 사용하고 name, subscription_id 및 resource_group 매개 변수를 사용하여 Workspace.get 메서드를 호출하는 Python 코드를 실행합니다.

DP-100 문제 274

다음 각 진술에 대해 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니오를 선택하십시오. 참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 275

참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 하나 이상의 올바른 솔루션이 있을 수 있지만 다른 질문 세트에는 올바른 솔루션이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
IT 부서는 다음 Azure 리소스 그룹 및 리소스를 만듭니다.

IT 부서는 Azure Machine Learning 작업 영역에서 aks-cluster라는 AKS(Azure Kubernetes Service) 기반 유추 컴퓨팅 대상을 만듭니다.
GPU가 있는 Microsoft Surface Book 컴퓨터가 있습니다. Python 3.6 및 Visual Studio Code가 설치됩니다.
DNN(심층 신경망) 모델을 교육하고 손실 및 정확도 지표를 기록하는 스크립트를 실행해야 합니다.
솔루션: Azure Machine Learning 작업 영역에서 mlvm 가상 머신을 컴퓨팅 대상으로 연결합니다.
Surface Book에 Azure ML SDK를 설치하고 Python 코드를 실행하여 작업 영역에 연결합니다. mlvm 원격 컴퓨팅 리소스에서 실험으로 교육 스크립트를 실행합니다.

A. 아니요

B. 예

다른 버전: 898Microsoft.DP-100.v2026-08-11.q160; 3249Microsoft.DP-100.v2024-11-13.q443; 5079Microsoft.DP-100.v2024-05-29.q388; 3237Microsoft.DP-100.v2022-12-19.q265; 3393Microsoft.DP-100.v2022-07-28.q224; 2456Microsoft.DP-100.v2022-01-18.q134

최근 업로드: 170Cisco.500-420.v2026-09-09.q50; 153WGU.Introduction-to-IT.v2026-09-09.q52; 196GARP.2016-FRR.v2026-09-08.q268; 137Oracle.1Z0-1051-26.v2026-09-08.q15; 149DAMA.MD-1220.v2026-09-08.q48; 143Saviynt.SCAIP.v2026-09-07.q20; 334ISC.CCSP-KR.v2026-09-07.q424; 147Oracle.1Z0-1032-26.v2026-09-07.q23; 165Nursing.PMHN-BC.v2026-09-07.q38; 279Cisco.300-430.v2026-09-07.q266