A. GPU 간 데이터 전송량을 최대화하여 처리 속도를 향상시킵니다.

B. 분산 시스템의 모든 노드에서 GPU 리소스가 적절하게 구성되도록 보장합니다.

C. 복잡성을 피하기 위해 클러스터에서 사용되는 GPU 노드 수를 제한합니다.

D. 연산량이 많은 작업을 처리하기 위해 더 많은 CPU 코어를 사용합니다.

A. 정수 열을 다운캐스팅하지 마십시오. 하위 비트 정수 유형(예: int8)은 GPU 가속 연산에서 지원되지 않습니다.

B. 더 낮은 정밀도로도 충분한 경우에도 최대 정밀도를 유지하기 위해 모든 숫자 열을 float64로 저장합니다.

C. 가독성을 유지하고 GPU 처리와의 호환성을 보장하기 위해 모든 타임스탬프 기능을 객체(문자열) 형식으로 변환합니다.

D. 범주형 변수를 cuDF 범주형 데이터 유형으로 변환하고, 수치형 열은 정보 손실 없이 가능한 가장 작은 정밀도로 다운캐스팅합니다.

A. df['country'] = df['country'].astype('category')

B. df['country'] = df['country'].astype('object')

C. df['country'] = df['country'].astype('string')

D. df['country'] = df['country'].astype('int32')

A. 모델 실행 중 학습 데이터셋을 수정합니다.

B. 시간에 따른 GPU 메모리 사용률 시각화

C. 모델의 수렴에 따라 학습률을 자동으로 조정합니다.

D. 정확도 향상을 위해 배치 크기를 늘리세요

A. MLOps는 머신러닝 모델의 생명주기를 관리하여 효율적인 협업과 모델 거버넌스를 보장합니다.

B. MLOps는 GPU에서 학습된 모델이 배포 시에만 GPU에서 실행되도록 보장합니다.

C. MLOps는 학습 및 배포 과정에서 데이터 전처리 필요성을 없애줍니다.

D. MLOps 프레임워크는 버전 관리 및 자동화를 지원하여 ML 워크플로의 재현성과 확장성을 보장합니다.