Verificação de conhecimentos

Concluído

1.

Um cientista de dados treina e registra um modelo com o MLflow. Quando o cientista de dados implanta o modelo, o esquema de entrada e saída do modelo não está correto. O que o cientista de dados deve personalizar para corrigir o problema?

Personalize o ambiente do modelo.

Altere a variante do modelo.

Personalize a assinatura do modelo.

2.

Um cientista de dados treinou um modelo de aprendizado profundo com o TensorFlow. O modelo implantado faz uso intensivo de computação e precisa usar o servidor de inferência mais ideal para cargas de trabalho semelhantes. Qual tipo de modelo é compatível com implantações que fazem uso intensivo de computação e sem código?

MLflow

Triton

Personalizado

É necessário responder a todas as perguntas antes de verificar o trabalho.