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A customer's ML Engineer states, "We need to deploy our trained models, and our top priority is simplifying the process. We want to treat our models like cattle, not pets—packaging them into standardized, optimized containers that we can deploy and scale easily via an API." This statement describes the primary benefit of which software component in the HPE Private Cloud AI stack?
A. NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices)
B. HPE Data Fabric
C. Apache Airflow
D. JupyterLab
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Pedagogiando

há 2 meses

Respostas

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há 2 meses

Vamos analisar as opções apresentadas em relação à declaração do engenheiro de ML sobre a necessidade de simplificar o processo de implantação de modelos treinados e tratá-los como "gado", ou seja, de forma padronizada e otimizada. A. NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) - Esta opção se refere a microserviços de inferência que permitem a implantação e escalabilidade de modelos de aprendizado de máquina, o que se alinha com a ideia de tratar modelos como "gado". B. HPE Data Fabric - Esta opção se relaciona mais à gestão e integração de dados, não especificamente à implantação de modelos. C. Apache Airflow - É uma ferramenta de orquestração de workflows, que ajuda a gerenciar tarefas, mas não se foca diretamente na implantação de modelos. D. JupyterLab - É um ambiente de desenvolvimento interativo, mais voltado para a criação e teste de modelos, não para a implantação. Diante dessa análise, a opção que melhor descreve o benefício primário mencionado na declaração do engenheiro de ML é: A. NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices).

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