SageMaker Qwen 検証結果クイズ
選択式問題
- 9月2日の再確認で何が分かりましたか？
- A) 残存リソースはゼロ
- B) Unified Studio project が1つ
ACTIVEのまま - C) EKS GPU cluster が1つ稼働中
- D) Training Job が完了
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回答: B
過去の記録では、App、S3、IAM リソースは回収済みで、project が1つ残っていたと報告されています。9月12日のドキュメント確認では、AWS の現在の状態を再照会していません。
- 試行3で主な失敗となったのは何ですか？
- A) モデル ID の誤記
- B) project membership の欠落
- C) dataset hash の不一致
- D) CUDA out of memory
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回答: B
呼び出し元の role group profile が owner/member として割り当てられていませんでした。
- 公開されなかった結果はどれですか？
- A) レコード数
- B) MLflow App のバージョン
- C) fine-tuned F1 と GPU コスト
- D) Python のテスト件数
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回答: C
GPU training は実行されなかったため、これらの比較値は測定されていません。これは、MLflow App や S3 などのリソースにかかる総コストがゼロだったことを意味しません。
- 再実行前の最初のゲートは何ですか？
- A) 完全な Job を送信する
- B) インベントリを照合し、残存または不明な実験所有リソースを解決する
- C) EKS cluster を作成する
- D) 調整済みメトリクスを公開する
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回答: B
権限エラーや一覧に表示されないことは、削除の証明にはなりません。共有の名前プレフィックスがあるからといって、他者のリソースを削除する権限が得られるわけではありません。
- 目標アーキテクチャと実際のワークフローには、どのような違いがありますか？
- A) どちらも完了を証明する
- B) 一方は再実行の設計を示し、もう一方は実際に停止した時点を記録する
- C) どちらもコストレポートである
- D) 実際のワークフローには完了済み GPU training が示されている
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回答: B
過去のワークフローは GPU training の前に停止しています。AWS account の現在の状態や、実験の総コストがゼロであることは証明していません。