Cuestionario sobre MLflow Model Registry
Preguntas de opción múltiple
- ¿Qué es un modelo registrado?
- A) Un endpoint de GPU
- B) Una colección de versiones de modelo bajo un nombre lógico
- C) Una copia de los datos de entrenamiento
- D) Un registro que permite una sola ejecución
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Respuesta: B
Por ejemplo, fraud-detector agrupa versiones y alias bajo un mismo nombre.
- ¿Qué afirmación sobre la modificación de una versión de modelo es correcta?
- A) Cada campo y byte de origen es permanentemente inmutable
- B) Recibe un número de versión; las descripciones/etiquetas pueden cambiar y la preservación de artefactos es independiente
- C) Cada versión expira después de 30 días
- D) Cada modelo nuevo se fusiona con la versión anterior
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Respuesta: B
Separe la práctica de versionar resultados nuevos de la inmutabilidad a nivel de almacenamiento.
- ¿Cada versión de modelo tiene un enlace a una ejecución de entrenamiento?
- A) Siempre, y el enlace no se puede eliminar
- B) model_id conserva automáticamente la instantánea del conjunto de datos
- C) No; los campos run_id/model_id de create_model_version son opcionales
- D) El registro nunca admite enlaces de origen
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Respuesta: C
Se permiten URI de origen directas. La trazabilidad completa requiere registro y retención explícitos.
- ¿Qué es un alias?
- A) Un porcentaje de tráfico integrado entre varias versiones
- B) Un nombre mutable que apunta a una versión
- C) Una dirección de base de datos fija
- D) Un hash de contenido inalterable
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Respuesta: B
Varios alias pueden hacer referencia a una versión, y un alias puede pasar a otra versión.
- ¿Cuál es el estado de la API de etapas heredada?
- A) En desuso desde la versión 2.9.0, aún presente en la 3.16.0
- B) Eliminada de todas las versiones de MLflow
- C) Una política de control de acceso equivalente a los alias
- D) Solo se admite Production
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Respuesta: A
Las etapas heredadas son None/Staging/Production/Archived. Diseñe flujos nuevos con alias/etiquetas y permisos explícitos.
- ¿Cómo puede producirse el registro cuando se registra un modelo?
- A) Estableciendo solo una etiqueta
- B) Pasando registered_model_name a flavor log_model
- C) Eliminando un alias
- D) Renombrando un archivo a champion
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Respuesta: B
Registrar después de registrar con register_model es otra vía. El registro no mueve por sí mismo un alias.
- ¿Qué controla la promoción de champion?
- A) MLflow aprueba automáticamente la versión más grande
- B) Una etiqueta review_state por sí sola completa la separación de permisos
- C) Evidencia de evaluación/aprobación y autenticación/autorización para quien realiza la acción
- D) Cada entrenador siempre cambia el alias
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Respuesta: C
Una cadena de etiqueta no sustituye ni el flujo de aprobación ni el control de acceso.
- ¿Qué ocurre con un modelo ya cargado inmediatamente después de que cambia un alias?
- A) Siempre se reemplaza de inmediato
- B) Se vuelve a entrenar automáticamente
- C) El tráfico sombra aparece automáticamente
- D) Puede seguir atendiendo solicitudes hasta que lo cambie la política de recarga/despliegue/caché
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Respuesta: D
La nueva resolución y el ciclo de vida de una instancia cargada existente son independientes.
Preguntas de respuesta corta
- ¿READY por sí solo demuestra la compatibilidad de inferencia y la calidad del modelo?
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No. Es un estado de registro; los elementos de prueba de metadatos pueden estar en READY. Valide por separado los flavors reales, los pesos, la carga de dependencias y la calidad.
- ¿Por qué el registro no siempre puede reconstruir la trazabilidad exacta del código y los datos?
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Los enlaces de ejecución/modelo son opcionales y los archivos de origen, las ejecuciones o los artefactos pueden cambiar o desaparecer. Conserve la versión de servicio, los hashes, el commit, la instantánea del conjunto de datos, las dependencias y las aprobaciones.