Azure MLOps比較
Azure MLの「パイプラインステップ」と「パイプラインエンドポイント」の関係・違いは？
A.パイプラインステップはパイプライン内の個別タスク単位で、パイプラインエンドポイントは完成したパイプライン全体をAPI化して公開するもの← 正解
✓ 正解です。ステップはデータ準備・訓練等の個別処理単位で、エンドポイントはこれらの統合パイプラインをRESTで外部公開するインターフェースです。
B.パイプラインステップは後処理用で、パイプラインエンドポイントは前処理専用である
✗ ステップはデータ準備、訓練、評価など多様な処理に使用され、前後処理に限定されません。
C.パイプラインステップはローカル実行のみで、パイプラインエンドポイントはクラウド実行のみである
✗ パイプラインはAzure上のコンピュートで実行されます。ローカルとクラウドの区分ではなく、実行環境の選択です。
D.パイプラインステップは単一タイプのアルゴリズム実行に限定され、パイプラインエンドポイントは複数アルゴリズムを含められる
✗ ステップは複数のアルゴリズム呼び出しを含められます。制限はなく、パイプラインの複雑さに応じて設計します。
この問題のポイント
ステップはデータ準備・訓練等の個別処理単位で、エンドポイントはこれらの統合パイプラインをRESTで外部公開するインターフェースです。
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IT・クラウド の関連資格
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