MLflow Tracking 测验
多项选择题
- Experiments 和 Runs 之间有什么关系？
- A) 一个 Experiment 对 Runs 进行分组；一个 Run 可以表示训练或评估
- B) 一个 Experiment 就是一个 GPU
- C) 一个 Run 始终是已部署的模型
- D) 它们是同一个实体
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答案：A
Runs 还可以记录预处理和比较工作。
- 在新的 MLflow 3.16.0 环境中，默认的元数据后端是什么？
- A) 一个 S3 bucket
- B) sqlite:///mlflow.db
- C) 浏览器 localStorage
- D) 必需使用 PostgreSQL
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答案：B
SQLite 是默认设置；如果 ./mlruns 已存在，请检查兼容性行为。显式 URI 可消除歧义。
- MLflow 3 中 LoggedModel 的重要变更是什么？
- A) 独立的 model_id、状态和关系跟踪
- B) 首次可以在没有 start_run 块的情况下调用 log_model
- C) 不再需要 artifacts
- D) 注册后立即部署到 GPU
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答案：A
2.22.0 中的 Model.log 已会在需要时隐式启动一个 Run。独立的模型身份不同于省略显式 Run 上下文。
- 哪项 autologging 说法是正确的？
- A) 它会捕获任意代码中的所有内容
- B) 它始终会移除 PII
- C) 审查每个集成所支持的版本以及收集的输入/输出
- D) 它会自动完成部署
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答案：C
行为取决于框架和选项。请检查输入示例、原始数据以及模型 artifact 收集。
- 哪项有关 tracing 和成本的说法是准确的？
- A) Tracing 首次出现于 3.x
- B) 每个工具 span 都有 LLM 成本
- C) 基于 token 推导的成本始终等于账单
- D) Tracing 在 2.14.0 中推出；使用情况收集取决于集成
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答案：D
请区分后续扩展与最初引入。没有模型、使用情况和定价信息，无法保证成本准确。
- 即使使用远程 tracking server，客户端何时仍可能需要 S3 权限？
- A) 使用直接 S3 artifact URI 的非代理模式
- B) 仅在读取 SQLite 参数时
- C) 无论模式如何，它都永远不需要权限
- D) 每次别名名称查找都需要 S3 访问权限
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答案：A
元数据路径与 artifact 路径不同。直接模式要求客户端具备存储权限和网络访问能力。
- 如何检查在步骤 0 和 1 记录的 metric？
- A) 参数会自动更改
- B) 只有第二个值会被永久保留
- C) 使用 get_metric_history 检查两次观测
- D) 会自动注册两个模型
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答案：C
请区分当前摘要与带时间戳和步骤的 metric 历史记录。
- 合适的 Tracking web UI 查询路径是什么？
- A) 浏览器直接连接到 PostgreSQL
- B) 浏览器调用 server HTTP API
- C) UI 始终直接从训练 Pods 读取文件
- D) 浏览器需要数据库管理员密码
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答案：B
server 访问其后端。artifact 代理配置是另一个需要考虑的问题。
简答题
- PENDING 的 initialize_logged_model 结果能否立即执行推理？
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不能。它可能仅包含元数据；仍需要实际的 flavor、权重、artifact 记录和最终确定。READY 不代表质量或部署已获批准。
- 为什么在 server artifact flags 更改后，现有 experiment 仍可能直接访问 S3？
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已记录的 experiment/Run artifact URI 不会被追溯性重写。请检查该 URI 以及实际的权限和传输路径。