SageMaker Qwen 验证结果事实测验
选择题
- 9 月 2 日的复查发现了什么？
- A) 没有剩余资源
- B) 仍有一个 Unified Studio 项目处于
ACTIVE状态 - C) 有一个正在运行的 EKS GPU 集群
- D) 已完成一个 Training Job
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答案：B
历史记录报告称，App、S3 和 IAM 资源已回收，但仍剩余一个项目。9 月 12 日的文档审查没有重新查询 AWS 当前状态。
- 第三次尝试的关键失败是什么？
- A) 模型 ID 拼写错误
- B) 缺少项目成员资格
- C) 数据集哈希不匹配
- D) CUDA 显存不足
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答案：B
未将调用方角色组配置文件分配为所有者/成员。
- 哪些结果没有发布？
- A) 记录数
- B) MLflow App 版本
- C) 微调后的 F1 和 GPU 成本
- D) Python 测试数量
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答案：C
未执行 GPU 训练，因此没有测量这些对比数值。这并不意味着 MLflow App 和 S3 等资源的总成本为零。
- 重新运行的第一道关卡是什么？
- A) 提交完整 Job
- B) 核对资源清单并处理剩余或状态未知的实验自有资源
- C) 创建 EKS 集群
- D) 发布微调后的指标
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答案：B
权限错误或列表中没有资源，都不能证明资源已删除。资源名称使用相同前缀，也不代表可以删除他人拥有的资源。
- 目标架构与实际工作流有何不同？
- A) 两者都能证明工作已完成
- B) 一个是重新运行的设计，另一个记录了实际停止点
- C) 两者都是成本报告
- D) 实际工作流展示了已完成的 GPU 训练
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答案：B
历史工作流在 GPU 训练前停止。它不能证明账户当前状态，也不能证明实验总成本为零。