Cuestionario sobre los resultados de validación factual de SageMaker Qwen
Preguntas de opción múltiple
- ¿Qué encontró la nueva verificación del 2 de septiembre?
- A) No quedaban recursos
- B) Un proyecto de Unified Studio seguía en estado
ACTIVE - C) Había un clúster de GPU de EKS en ejecución
- D) Se había completado un Training Job
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Respuesta: B
El registro histórico indicó que se recuperaron los recursos de App, S3 e IAM, pero que quedaba un proyecto. La revisión de la documentación del 12 de septiembre no volvió a consultar el estado actual de AWS.
- ¿Cuál fue el fallo principal del intento 3?
- A) Un ID de modelo mal escrito
- B) Faltaba la pertenencia al proyecto
- C) No coincidía el hash del conjunto de datos
- D) CUDA se quedó sin memoria
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Respuesta: B
El perfil del grupo de roles del invocador no estaba asignado como propietario ni como miembro.
- ¿Qué resultados no se publicaron?
- A) El recuento de registros
- B) La versión de MLflow App
- C) El F1 del modelo ajustado y el costo de GPU
- D) El recuento de pruebas de Python
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Respuesta: C
No se ejecutó el entrenamiento en GPU, por lo que esos valores comparativos no se midieron. Esto no implica que recursos como MLflow App y S3 tuvieran un costo total de cero.
- ¿Cuál es el primer requisito para volver a ejecutar el proceso?
- A) Enviar el Job completo
- B) Conciliar el inventario y resolver los recursos del experimento que sigan existiendo o cuyo estado sea desconocido
- C) Crear un clúster de EKS
- D) Publicar métricas ajustadas
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Respuesta: B
Los errores de permisos o la ausencia de un recurso en una lista no demuestran que se haya eliminado. Un prefijo de nombre compartido no autoriza a eliminar los recursos de otra persona.
- ¿En qué se diferencian la arquitectura objetivo y el flujo de trabajo real?
- A) Ambos demuestran que el proceso se completó
- B) Uno es un diseño para volver a ejecutar el proceso; el otro registra dónde se detuvo realmente
- C) Ambos son informes de costos
- D) El flujo real muestra un entrenamiento de GPU completado
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Respuesta: B
El flujo de trabajo histórico se detiene antes del entrenamiento en GPU. No demuestra el estado actual de la cuenta ni que el costo total del experimento haya sido cero.