A. 데이터 저장을 위한 Hadoop, 연산을 위한 NumPy, 시각화를 위한 TensorFlow.

B. 데이터 조작에는 Pandas, 머신러닝에는 XGBoost, 시각화에는 Matplotlib을 사용합니다.

C. 데이터 조작에는 cuDF, 머신러닝에는 cuML, 시각화에는 Plotly를 사용합니다.

D. 데이터 분석에는 Excel, 머신러닝에는 scikit-learn, 시각화에는 Seaborn을 사용합니다.

A. 데이터 세트가 단일 컴퓨터의 메모리 용량을 초과하므로 분산 처리 또는 GPU 가속 처리가 필요합니다.

B. 데이터셋에 100만 개 이상의 레코드가 포함되어 있어 pandas를 사용하여 처리하는 것이 불가능합니다.

C. 데이터 세트에는 수치형 변수와 범주형 변수가 혼합되어 있으므로 추가적인 전처리가 필요합니다.

D. 데이터셋이 여러 관계형 데이터베이스 테이블에 저장되어 있어 쿼리 효율이 떨어집니다.

A. 버전 지정 없이 pip install을 사용하여 시스템 전체 Python 환경에 필요한 라이브러리를 수동으로 설치합니다.

B. 버전 고정 종속성을 사용하는 Conda 환경을 이용하여 RAPIDS 및 CUDA를 위한 격리된 환경을 구축하십시오.

C. 소프트웨어 충돌을 방지하려면 모든 종속성이 미리 설치된 가상 머신을 사용하십시오.

D. RAPIDS, PyTorch, TensorFlow 및 기타 라이브러리를 동일한 Conda 기본 환경에 설치하여 간편하게 접근할 수 있습니다.

A. 시스템 전체에 모든 종속성의 최신 버전이 설치된 단일 Docker 컨테이너를 사용합니다.

B. 시스템 전체 Python 설치에서 일관성을 보장하기 위해 pip를 사용하여 모든 패키지를 전역적으로 설치합니다.

C. Conda를 사용하여 각 프로젝트에 대한 격리된 가상 환경을 생성하고 conda-forge 또는 NVIDIA 채널을 통해 종속성을 설치하십시오.

D. 모든 버전 간의 호환성을 보장하기 위해 각 라이브러리를 소스 코드에서 수동으로 다운로드하고 컴파일하십시오.

A. 모델을 ONNX 형식으로 변환하고 TensorRT를 사용하여 추론을 최적화합니다.

B. 배치 크기를 줄여 계산 오버헤드를 감소시키고 지연 시간을 개선합니다.

C. 추론 효율성을 향상시키기 위해 데이터 증강 기법을 구현합니다.

D. 혼합 정밀도 학습을 활성화하고 모델을 재학습하여 추론 속도를 향상시킵니다.