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O que é o FastAPI no contexto de APIs em DataOps e MLOps?

Ele oferece uma plataforma para armazenamento de dados em nuvem, facilitando o gerenciamento de grandes conjuntos de dados.
O DockerHub facilita a execução de operações de Machine Learning sem a necessidade de contêineres.
O principal benefício do DockerHub é a automação completa dos processos de CI/CD (Integração Contínua/Entrega Contínua).
O DockerHub proporciona uma ampla variedade de imagens de contêineres prontas para uso, simplificando a implementação de soluções e a configuração de ambientes.

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Na implementação de práticas de MLOps, a integração contínua desempenha um papel crucial. Ela envolve a automação de testes e verificações de código, garantindo que as alterações feitas em modelos de Machine Learning sejam integradas de forma eficiente e sem comprometer a estabilidade do sistema. O que representa a prática de integração contínua em MLOps?

Automatizar completamente o processo de desenvolvimento de modelos de Machine Learning.
Eliminar a necessidade de validação e verificação dos resultados gerados pelos modelos.
Reduzir o tempo de treinamento dos modelos de Machine Learning.
Garantir a qualidade e confiabilidade dos modelos, identificando possíveis falhas nos componentes individuais.

Um dos principais benefícios de disponibilizar um modelo de Machine Learning por meio de uma API é a capacidade de integrá-lo de forma eficiente aos processos de negócios. Isso permite que o modelo seja utilizado em diferentes sistemas e aplicações, proporcionando um maior impacto nos processos organizacionais.

Limitar o acesso ao modelo para um número restrito de usuários, garantindo a segurança das previsões geradas.
Aumentar a precisão do modelo devido à exposição através da API.
Reduzir a complexidade do modelo, tornando-o mais fácil de ser interpretado por usuários finais.
Integrar o modelo de forma eficiente aos processos de negócios, permitindo sua utilização em diferentes sistemas e aplicações.

Qual é o principal objetivo da integração contínua em MLOps?

A) Automatizar o processo de integração de código e modelos de Machine Learning.
B) Garantir que todos os membros da equipe estejam integrados socialmente, promovendo uma melhor colaboração.
C) O GitHub é um framework para a construção de pipelines de Machine Learning em ambientes de MLOps.
D) O GitHub é uma plataforma de colaboração e hospedagem de código fonte baseada em Git, permitindo o controle de versões e a colaboração eficiente em projetos de desenvolvimento de software.

Qual das alternativas a seguir descreve corretamente o arquivo Dockerfile?

A) Dockerfile é uma unidade de software que agrupa código, bibliotecas e dependências em um ambiente isolado.
B) Dockerfile é uma máquina virtual que executa um único aplicativo ou serviço.
C) Dockerfile é um arquivo que contém um conjunto de instruções para criar um container.
D) Dockerfile é um ambiente virtual que pode ser usado para executar um aplicativo ou serviço em um ambiente isolado.

No contexto de DataOps e MLOps, o GitHub desempenha um papel fundamental. O que é principalmente o GitHub?

A) Git é um banco de dados distribuído amplamente utilizado em ambientes de DataOps.
B) Git é um sistema de controle de versão que permite o gerenciamento de código fonte e o acompanhamento de alterações ao longo do tempo.
C) Git é uma plataforma de visualização de dados para análise de conjuntos de dados em DataOps.
D) Git é uma ferramenta de automação para a implantação contínua de modelos de Machine Learning.