Azure MLOps比較
Azure MLにおける「バッチ推論パイプライン」と「リアルタイム推論エンドポイント」の主な違いは何か？
A.バッチ推論は大量データを一度に処理し、リアルタイムは個別リクエストに即座に応答する← 正解
✓ 正解です。バッチ推論は複数サンプルを効率的に処理し、リアルタイムエンドポイントはAPI経由で即座に結果を返します。
B.バッチ推論はリアルタイムより推論精度が高く、リアルタイムは低レイテンシー特化である
✗ リアルタイムが低レイテンシー特化は正しいですが、推論精度はモデル品質に依存し、処理方式による差ではありません。
C.バッチ推論は機械学習モデルのみ対応で、リアルタイムはディープラーニングのみ対応である
✗ 推論パイプラインはモデルの種類を選びません。バッチもリアルタイムも様々なモデル形式に対応しています。
D.バッチ推論は継続的な再訓練が必須で、リアルタイムは一度のトレーニングで運用できる
✗ どちらも継続的な監視と再訓練が推奨されます。運用形式による差ではなく、MLOps全体の要件です。
この問題のポイント
バッチ推論は複数サンプルを効率的に処理し、リアルタイムエンドポイントはAPI経由で即座に結果を返します。
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