Azure MLOps比較
Azure MLの「モデルレジストリ」と「モデルエンドポイント」の主な役割の違いは？
A.モデルレジストリはモデル版のメタデータ保存・管理を行い、モデルエンドポイントは実際の推論リクエストを処理する本番サービスである← 正解
✓ 正解です。モデルレジストリは複数のモデル版を一元管理し、エンドポイントはレジストリから選んだモデルを実際に提供する推論サービスです。
B.モデルレジストリはクラウド保存のみで、モデルエンドポイントはオンプレミスと連携できる
✗ 両者ともAzureクラウド上で実行されます。オンプレミス連携はAzure Arc等の別機能です。
C.モデルレジストリは自動的にモデルを選択し、モデルエンドポイントは手動でモデルを指定する必要がある
✗ モデル選択は人間が行うか、推論ロジックで制御します。自動選択は標準機能ではありません。
D.モデルレジストリはテキストデータ用で、モデルエンドポイントは画像データ用である
✗ データ形式による区分ではなく、モデルの用途による分類です。どちらもあらゆるデータ型に対応します。
この問題のポイント
モデルレジストリは複数のモデル版を一元管理し、エンドポイントはレジストリから選んだモデルを実際に提供する推論サービスです。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
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AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
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