MLflow Model Registry クイズ
選択式問題
- Registered Model とは何ですか？
- A) GPU エンドポイント
- B) 論理名のもとにある Model Versions のコレクション
- C) トレーニングデータのコピー
- D) 1 つの Run のみを許可するレコード
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回答: B
たとえば、fraud-detector は複数のバージョンとエイリアスを 1 つの名前のもとにまとめます。
- Model Version の変更に関する正しい説明はどれですか？
- A) すべてのフィールドとソースバイトは永続的に不変である
- B) バージョン番号を受け取り、説明とタグは変更でき、artifact の保持は別である
- C) すべてのバージョンは 30 日後に期限切れになる
- D) すべての新しいモデルは以前のバージョンにマージされる
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回答: B
新しい結果をバージョン管理する実践と、ストレージレベルの不変性を分けて考えてください。
- すべての Model Version にはトレーニング Run へのリンクがありますか？
- A) 常にあり、そのリンクは削除できない
- B) model_id はデータセットのスナップショットを自動的に保持する
- C) いいえ。create_model_version の run_id/model_id フィールドは任意である
- D) registry はオリジンへのリンクをサポートしない
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回答: C
直接のソース URI が許可されています。完全なリネージには、明示的な記録と保持が必要です。
- エイリアスとは何ですか？
- A) 複数のバージョンにまたがる組み込みのトラフィック割合
- B) 1 つのバージョンを指す変更可能な名前
- C) 固定されたデータベースアドレス
- D) 変更不可能なコンテンツハッシュ
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回答: B
複数のエイリアスが 1 つのバージョンを参照でき、エイリアスは別のバージョンへ移動できます。
- レガシー stage API のステータスは何ですか？
- A) 2.9.0 以降非推奨だが、3.16.0 にはまだ存在する
- B) すべての MLflow バージョンから削除されている
- C) エイリアスと同等のアクセス制御ポリシー
- D) Production のみがサポートされる
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回答: A
レガシー stages は None/Staging/Production/Archived です。新しいフローはエイリアス、タグ、明示的な権限を使って設計してください。
- モデルをログ記録する際、どのように登録できますか？
- A) タグのみを設定する
- B) flavor の log_model に registered_model_name を渡す
- C) エイリアスを削除する
- D) ファイル名を champion に変更する
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回答: B
ログ記録後に register_model を使って登録する方法もあります。登録自体はエイリアスを移動しません。
- champion への昇格を制御するものは何ですか？
- A) MLflow は最大のバージョンを自動的に承認する
- B) review_state タグだけで権限の分離を完了できる
- C) 評価・承認の証拠、および実行者の認証・認可
- D) すべてのトレーナーが常にエイリアスを変更する
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回答: C
タグ文字列は、承認ワークフローにもアクセス制御にも代わりません。
- エイリアスが変更された直後、すでにロードされているモデルはどうなりますか？
- A) 常に即座に置き換えられる
- B) 自動的に再トレーニングされる
- C) シャドートラフィックが自動的に現れる
- D) リロード、Deployment、またはキャッシュポリシーによって変更されるまで、提供を続ける場合がある
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回答: D
新たな解決と、既存のロード済みインスタンスのライフサイクルは別のものです。
短答式問題
- READY だけで推論の互換性とモデル品質が証明されますか？
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いいえ。これは登録ステータスであり、メタデータ fixture は READY になる可能性があります。実際の flavor、weights、依存関係のロード、品質をそれぞれ検証してください。
- なぜ registry は常に正確なコードとデータのリネージを再構築できないのですか？
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Run とモデルのリンクは任意であり、ソースファイル、Runs、artifact は変更されたり失われたりする可能性があります。提供するバージョン、ハッシュ、commit、データセットスナップショット、依存関係、承認を保持してください。