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Um cientista de dados treina e registra um modelo com 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.
Mude o sabor do modelo.
Personalize a assinatura do modelo.
Um cientista de dados treinou um modelo de aprendizagem profunda com o TensorFlow. O modelo implantado é intensivo em computação e precisa usar o servidor de inferência mais ideal para cargas de trabalho semelhantes. Que tipo de modelo é compatível com implantações de computação intensiva e sem código?
MLflow
Tritão
Personalizado
Tem de responder a todas as questões antes de verificar o seu trabalho.
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