Cuestionario sobre la ejecución de SageMaker AI y MLflow
Preguntas de opción múltiple
- ¿Qué recurso se utiliza para las nuevas implementaciones administradas de MLflow?
- A) Solo el antiguo Tracking Server
- B) SageMaker MLflow App
- C) Un LoadBalancer público de EKS
- D) Solo un archivo SQLite local
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Respuesta: B
La ruta administrada usa la API actual de SageMaker MLflow App.
- ¿Qué se requiere antes de una ejecución completa?
- A) Una prueba de humo completada y un análisis de los registros en busca de PII sin procesar
- B) Eliminar la pertenencia al proyecto
- C) Ejecutar de inmediato el máximo de pasos
- D) Desactivar la limpieza final
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Respuesta: A
Revise primero la finalización de la prueba de humo, la seguridad de los registros, los resultados agregados y el inventario de adaptadores.
- ¿Cuál es el contrato de fallo/plazo del Job de EKS?
- A) Reintentos ilimitados y sin plazo
- B)
backoffLimit: 0yactiveDeadlineSeconds: 10800 - C) Diez reintentos y una hora
- D) Un Deployment permanente
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Respuesta: B
Estos son los valores de configuración de reintentos y plazo del Job. Los fallos del controlador o del nodo pueden retrasar la liberación de recursos; no garantizan que todos los recursos desaparezcan en tres horas ni limitan el costo total.
- ¿Cuándo debe fallar la verificación de limpieza?
- A) Cuando no queden recursos
- B) Cuando queden recursos o los errores impidan confirmar su estado
- C) Cuando la prueba de humo se complete correctamente
- D) Cuando coincidan los hashes del conjunto de datos
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Respuesta: B
Que no queden recursos no basta si fallaron las consultas. Conserve los estados desconocidos y rechace eliminaciones basadas solo en nombres de inventarios antiguos sin evidencia de propiedad.
- ¿Qué se ejecutó realmente el 1 de septiembre?
- A) Un SageMaker Training Job completo
- B) Un EKS GPU Job completo
- C) Las rutas de aprovisionamiento y limpieza
- D) La evaluación del modelo ajustado
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Respuesta: C
Los dos GPU Jobs se detuvieron antes de enviarse.
- ¿Por qué sigue bloqueada la ejecución de GPU al 12 de septiembre de 2026?
- A) El DLC de PyTorch 2.8 fijado alcanzó el fin de sus parches el 6 de agosto
- B) El empaquetado del código fuente tiene costo
- C) Se eliminaron todas las aplicaciones de MLflow
- D) Las pruebas unitarias locales necesitan una GPU
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Respuesta: A
Valide un DLC compatible, la cohorte de torch y dependencias, y una prueba de humo en GPU. Eliminar únicamente la comprobación de fecha no constituye una actualización.
- ¿Qué hace el launcher de SageMaker si no se especifica
--execute?- A) Envía el Job completo de inmediato
- B) Solo escribe el JSON de la solicitud
- C) Elimina los Jobs existentes
- D) Garantiza una estimación de costo
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Respuesta: B
La vista previa de la solicitud es el comportamiento predeterminado. El envío real requiere la comprobación de soporte del runtime y una revisión aparte.
- ¿Basta con guardar el JSON de métricas/parámetros de MLflow de EKS?
- A) Sí, incluye automáticamente los pesos del adaptador
- B) Descargar los adaptadores finales y los artefactos agregados, y después verificar sus hashes
- C)
emptyDirsobrevive a la eliminación del clúster - D) Se puede reconstruir el modelo a partir de un fragmento de log
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Respuesta: B
Exportar metadatos no es lo mismo que conservar archivos. Si se conserva un clúster después de un error de exportación, también hay que tener en cuenta los costos y realizar la limpieza posterior.