NCP-ADS시험덤프에 관하여

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NVIDIA NCP-ADS 시험 요강 주제:

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1. What is the primary advantage of using NVIDIA Triton Inference Server for deploying and monitoring machine learning models in production?

A) It provides GPU optimization to handle high-throughput inference workloads.
B) It only supports TensorFlow models for inference.
C) It is designed solely for edge devices and not for data centers.
D) It automatically tunes hyperparameters for all models.

2. A data engineer is preparing a dataset for training a deep learning model. The dataset contains numerical features with missing values, outliers, and inconsistent units.
Which of the following strategies is the most appropriate for ensuring a standardized and clean dataset?

A) Remove all rows with missing values and outliers to ensure only clean data is used.
B) Standardize the dataset using the mean and standard deviation, but keep missing values and outliers unchanged to avoid data manipulation.
C) Use the median to fill missing values, convert all numerical values into categorical bins, and apply Min-Max scaling.
D) Replace missing values with the mean, apply z-score normalization, and clip extreme outliers based on a threshold (e.g., 3 standard deviations).

3. Which feature of NVIDIA MLFlow integration with Triton Inference Server allows for the seamless deployment and monitoring of models in production?

A) MLFlow prevents models from being updated once deployed to production.
B) MLFlow only supports deployment on CPUs.
C) MLFlow allows for version control and automated model rollout.
D) MLFlow handles only the training and not the deployment of models.

4. A data scientist is working with a large dataset for a machine learning model and wants to accelerate feature engineering using a GPU.
Which of the following approaches will provide the most significant performance boost when using GPU acceleration?

A) Using a single-threaded feature extraction approach to avoid overhead from parallelization.
B) Using RAPIDS cuDF and cuML libraries to perform feature transformations on a GPU.
C) Reducing dataset size by randomly removing data points without considering class balance.
D) Using traditional pandas DataFrames and NumPy operations optimized for CPU processing.

5. A data science team wants to deploy a GPU-accelerated pipeline using cuGraph to analyze graph data on cloud infrastructure. They are evaluating different cloud-based GPU solutions.
Which of the following factors should they consider when selecting a cloud-based GPU instance for running cuGraph efficiently?

A) The choice of GPU instance does not affect cuGraph performance since all GPUs execute graph algorithms at the same speed.
B) The availability of NVIDIA CUDA-enabled GPUs, as cuGraph requires CUDA for acceleration.
C) Cloud-based GPUs are only useful for rendering graphics, not for running cuGraph algorithms.
D) cuGraph runs equally well on CPU-based virtual machines, making GPU instances unnecessary.

질문과 대답: