Azure MLプラットフォーム比較
Azure ML Endpointのbatchエンドポイントとrealtimeエンドポイントの最大の機能的違いは何か？
A.Batchエンドポイントは非同期で大量データを処理し、Realtimeエンドポイントは同期的に単一リクエストを処理する← 正解
✓ 正解です。Batchエンドポイントはスケジュール実行や非同期処理に適し、Realtimeエンドポイントはリアルタイム予測API用途に適しています。
B.Batchエンドポイントは精度が低く、Realtimeエンドポイントは精度が高い
✗ 精度はエンドポイントの種類ではなく、モデルの品質に依存します。
C.Batchエンドポイントはクラウドのみ対応で、Realtimeエンドポイントはオンプレミスにも対応している
✗ 両者ともMicrosoftのクラウドサービスであり、デプロイメント場所に差はありません。
D.Batchエンドポイントはテキストデータのみ対応で、Realtimeエンドポイントは画像データのみ対応している
✗ 両方とも複数のデータ型に対応しており、データ型による制限ではありません。
この問題のポイント
Batchエンドポイントはスケジュール実行や非同期処理に適し、Realtimeエンドポイントはリアルタイム予測API用途に適しています。
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