KServe クイズ
ベースライン: KServe 0.18.0 / Community Distribution 26.03.1。
多肢選択問題
KServe は Kubeflow とどのような関係にありますか？
- A) KFServing から発展し、依存関係とともに独立して実行できる
- B) Katib の新しい名称である
- C) 常に Kubeflow ディストリビューション全体を必要とする
- D) Kubernetes を置き換える
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回答: A) KFServing から発展し、依存関係とともに独立して実行できる
すべての KServe インストールで、完全な Kubeflow と Models Web Application が前提条件となるわけではありません。
この章ではどのバージョンを確認していますか？
- A) 0.16.1 の Web App のみ
- B) Community 26.03.1 の KServe と Web App 0.18.0。2026-10-12 時点で確認した最新の KServe は 0.21.0
- C) すべてのコンポーネントで異なるバージョンが必要である
- D) Web App のラベルが、インストールされるすべての CRD を決定する
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回答: B) Community 26.03.1 の KServe と Web App 0.18.0。2026-10-12 時点で確認した最新の KServe は 0.21.0
Controller、CRD、Web App はそれぞれ別個の成果物です。実際の互換性とリビジョンを記録する必要があります。
必須の InferenceService コンポーネントはどれですか？
- A) Explainer
- B) Transformer
- C) Predictor
- D) 3 つすべて
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回答: C) Predictor
Transformer と Explainer は任意です。runtime/protocol の互換性と実際の説明ルートも依然として重要です。
Knative を選択すると、アイドル状態のすべての Predictor は自動的にゼロまでスケールしますか？
- A) はい。設定は不要である
- B) いいえ。KServe の minReplicas のデフォルトは 1 であり、ゼロへのスケーリングには minReplicas 0 など、サポートされる autoscaler/policy 設定が必要である
- C) はい。EC2 の課金も直ちに停止する
- D) Knative のインストールは不要である
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回答: B) いいえ。KServe の minReplicas のデフォルトは 1 であり、ゼロへのスケーリングには minReplicas 0 など、サポートされる autoscaler/policy 設定が必要である
ゼロからのスケールには、容量、イメージ、モデルのロードが含まれます。Pod がゼロになっても、node の終了は保証されません。
Standard モードについて正しい記述はどれですか？
- A) 常にウォーム状態で正常な replica を保証する
- B) Deployment/Service を使用する。デフォルトの HPA は少なくとも 1 を維持する一方、設定された KEDA パスではゼロをサポートできる
- C) 常に Knative を必要とする
- D) autoscaling オプションをまったくサポートしない
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回答: B) Deployment/Service を使用する。デフォルトの HPA は少なくとも 1 を維持する一方、設定された KEDA パスではゼロをサポートできる
KEDA には、インストール、有効な metrics/triggers、アクティベーションパスが必要です。いずれのモードでも、再起動、rollout、scale-out の起動レイテンシーは残ります。
0.18.0 における現在のモード名は何ですか？
- A) Serverless と RawDeployment だけが有効な名前である
- B) Knative と Standard。古い名前は非推奨のエイリアスである
- C) HPA と GPU
- D) Predictor と Transformer
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回答: B) Knative と Standard。古い名前は非推奨のエイリアスである
実際の annotation と config を確認してください。コードのフォールバックは Standard ですが、確認した OCI resource chart のデフォルトは Knative です。
検証済みの canaryTrafficPercent パスを実装するのは何ですか？
- A) KServe Controller がすべてのリクエストを自らプロキシする
- B) KServe が Knative revision のトラフィックターゲットを設定し、Knative networking がリクエストをルーティングする
- C) すべての Standard Deployment が自動的に同じ revision 分割を持つ
- D) Argo Rollouts が必須である
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回答: B) KServe が Knative revision のトラフィックターゲットを設定し、Knative networking がリクエストをルーティングする
Standard の rolling update は、同じ revision のパーセンテージメカニズムではありません。昇格/rollback と保持された成果物には、個別の検証が必要です。
nvidia.com/gpu をリクエストすると、GPU inference は保証されますか？
- A) はい。すべてのモデルで保証される
- B) いいえ。drivers、image/backend、model/device 設定も一致している必要がある
- C) 必要なすべての drivers が自動的にインストールされる
- D) node 容量は不要になる
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回答: B) いいえ。drivers、image/backend、model/device 設定も一致している必要がある
リソースの割り当てと実際のモデル実行は別物です。Karpenter は policy、quota、可用性に従って、適格な容量を提供します。
短答式問題
- 常時ウォームとゼロへのスケーリングは、なぜ 2 つのモード間の絶対的な区別ではないのですか？
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Knative は最小設定を通じてウォーム状態の replica を維持でき、Standard は適切な外部シグナルとともに KEDA を使用できます。どちらのモードも可用性やレイテンシーを保証しません。readiness、ロード、容量、リカバリをテストしてください。
- artifact URI だけではなぜ不十分であり、TorchServe はどのように扱うべきですか？
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runtime、モデルの形式/レイアウト、library バージョン、credentials、ports、protocol が一致している必要があります。TorchServe は、セキュリティ修正の予定がなく、もはや積極的に保守されていないと述べています。したがって、古い runtime catalog エントリは、保守されたデフォルトの証拠にはなりません。
- Pod autoscaling と EC2 scaling はどのように相互作用しますか？
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Knative/HPA/KEDA または別の設定済み scaler が、必要な Pod 数を決定します。Kubernetes scheduling と Karpenter capacity policy は、node のプロビジョニング/回収に影響します。モデル Pod がゼロになった後も、他の workload や disruption rule により EC2 node が課金対象のままになることがあります。