AI-300対応問題集、AI-300模擬対策

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Microsoft AI-300模擬対策、AI-300認定資格

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Microsoft Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions 認定 AI-300 試験問題 (Q23-Q28):

質問 # 23
A team schedules weekly retraining of a model using Azure ML pipelines. They also want retraining triggered automatically when production data significantly deviates from training data distribution, without duplicating pipeline logic. What should they implement?

正解：B

解説：
Using a single pipeline triggered by both a schedule and data drift alerts ensures consistent retraining logic and avoids duplication. This approach minimizes operational overhead and maintenance complexity. Creating multiple pipelines can lead to inconsistencies, duplicated code, and increased effort when updating retraining logic or dependencies.


質問 # 24
Your ML pipeline contains independent feature engineering steps that currently execute sequentially, increasing overall runtime. You want to optimize execution without modifying logic.
What is the BEST solution?

正解：D

解説：
Parallel execution allows independent pipeline steps to run simultaneously, reducing total execution time without altering logic. This is more efficient than increasing compute resources, which may raise costs without guaranteeing proportional performance improvements.


質問 # 25
Hotspot Question
You are reviewing a dataset that will be used for an advanced fine-tuning job in Microsoft Foundry.
The fine-tuning job uses preference comparison data.
You review the following dataset excerpt.

For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：


質問 # 26
You need to run large-scale inference jobs on millions of records periodically. Jobs are not latency-sensitive but must be cost-efficient and scalable. Which deployment option is MOST appropriate?

正解：D

解説：
Batch endpoints are optimized for large-scale, asynchronous inference workloads. They efficiently process large datasets and scale based on demand, making them cost-effective for non-real-time scenarios. Online endpoints are designed for low-latency use cases and are more expensive for batch processing.


質問 # 27
A team is deploying machine learning models to a production inference endpoint in Azure Machine Learning.
The team requires a safe way to validate a new model version without disrupting existing users.
You need to recommend a deployment strategy for controlled testing of a new model version.
What should you configure?

正解：B

解説：
The best strategy for controlled testing of a new model version in Azure Machine Learning is Blue-Green Deployment, often referred to as a safe rollout.
This approach allows you to deploy a new model version alongside the current one within the same Managed Online Endpoint without disrupting existing users.
Key Features of Blue-Green Deployment in Azure ML
Simultaneous Versions: Both the current "Blue" and new "Green" models run concurrently on the same endpoint.
*-> Traffic Shifting: You can use the endpoint's load balancer to allocate a specific percentage (e.g., 10%) of live production traffic to the new version.
Mirrored Traffic: For even lower risk, you can test the new model with mirrored traffic, where production requests are copied to the new model for validation without using its responses for the end user.
Instant Rollback: If the new model performs poorly, you can instantly shift 100% of traffic back to the original version.
Deployment Headers: You can bypass general traffic splitting to test the "Green" deployment specifically by adding an azureml-model-deployment header to your HTTP requests.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-safely-rollout-online-endpoints


質問 # 28
......

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