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HP Using HPE Cray AI Development Environment 認定 HPE2-N69 試験問題 (Q16-Q21):

質問 # 16
The ML engineer wants to run an Adaptive ASHA experiment with hundreds of trials. The engineer knows that several other experiments will be running on the same resource pool, and wants to avoid taking up too large a share of resources. What can the engineer do in the experiment config file to help support this goal?

  • A. Under "searcher," set "divisor- to 2 to reduce the share of the resource slots that the experiment receives.
  • B. Under "resources.- set 'priority to I to reduce the share of the resource slots mat the experiment receives.
  • C. Under "searcher," set "max_concurrent_trails" to cap the number of trials run at once by this experiment.
  • D. Set the "scheduling_unit" to cap the number of resource slots used at once by this experiment.

正解：C


質問 # 17
You are meeting with a customer, and MUDL engineers express frustration about losing work flue to hardware failures. What should you explain about how HPE Machine Learning Development Environment addresses this pain point?

  • A. The solution can take periodic checkpoints during the training process and automatically restart failed training from the latest checkpoint.
  • B. The solution continuously monitors agent hardware and sends out proactive alerts before failed hardware causes training to tail.
  • C. The solution automatically mirrors the training process on redundant agents, which take over If an issue occurs.
  • D. The conductor and each of the agents ate deployed in an active-standby model, which protects in case of hardware issues.

正解：A

解説：
The best way to explain how HPE Machine Learning Development Environment addresses this pain point is to mention that the solution can take periodic checkpoints during the training process and automatically restart failed training from the latest checkpoint. This ensures that in case of a hardware failure, the engineers will not lose their work and training can be resumed from the last successful checkpoint.


質問 # 18
What are the mechanics of now a model trains?

  • A. Tests how accurately the model performs on a wide array of real world data
  • B. Decides which algorithm can best meet the use case for the application in question
  • C. Detects Data drift of content drift that might compromise the ML model's performance
  • D. Adjusts the model's parameter weights such that the model can Better perform its tasks

正解：B


質問 # 19
At what FQDN (or IP address) do users access the WebUI Tor an HPE Machine Learning Development cluster?

  • A. A virtual one assigned to the cluster
  • B. The conductor's
  • C. Any of the agent's in a compute pool
  • D. Any of the agent's in an aux pool

正解：D


質問 # 20
What is a benefit or HPE Machine Learning Development Environment, beyond open source Determined AI?

  • A. Distributed training
  • B. Model Inferencing
  • C. Experiment tracking
  • D. Premium dedicated support

正解：A

解説：
The benefit of HPE Machine Learning Development Environment beyond open source Determined AI is Distributed Training. Distributed training allows multiple machines to train a single model in parallel, greatly increasing the speed and efficiency of the training process. HPE ML Development Environment provides tools and support for distributed training, allowing users to make the most of their resources and quickly train their models.


質問 # 21
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