HPE2-N69的中問題集: Using HPE Cray AI Development Environment無料サービスを提供するHPE2-N69関連日本語内容

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HP Using HPE Cray AI Development Environment 認定 HPE2-N69 試験問題 (Q29-Q34):

質問 # 29
Compared to Asynchronous Successive Halving Algorithm (ASHA), what is an advantage of Adaptive ASHA?

A. Adaptive ASHA can train more trials in certain amount of time, as compared to ASHA.
B. Adaptive ASHA can handle hyperparameters related to neural architecture while ASHA cannot.
C. ASHA selects hyperparameter configs entirely at random while Adaptive ASHA clones higher-performing configs.
D. Adaptive ASHA tries multiple exploration/exploitation tradeoffs oy running multiple Instances of ASHA.

正解：D

質問 # 30
An HPE Machine Learning Development Environment resource pool uses priority scheduling with preemption disabled. Currently Experiment 1 Trial I is using 32 of the pool's 40 total slots; it has priority 42. Users then run two more experiments:
* Experiment 2:1 trial (Trial 2) that needs 24 slots; priority 50
* Experiment 3; l trial (Trial 3) that needs 24 slots; priority I
What happens?

A. Trial 1 is allowed to finish. Then Trial 2 is scheduled.
B. Trial 2 is scheduled on 8 of the slots. Then, alter Trial 1 has finished, it receives 16 more slots.
C. Trial I is allowed to finish. Then Trial 3 is scheduled.
D. Trial 3 is scheduled on 8 of the slots. Then, after Trial 1 has finished, it receives 16 more slots.

正解：C

質問 # 31
The 10 agents in "my-compute-poor nave 8 GPUs each, you want to change an experiment config to run on multiple GPUs at once. What Is a valid setting for "resources_per_trial?

A. 0
B. 1
C. 2
D. 3

正解：C

解説：
The valid setting for "resourcespertrial" for the 10 agents in "my-compute-poor" with 8 GPUs each would be 20, as this would be the total number of GPUs available across all 10 agents. This setting would allow the experiment config to run on multiple GPUs at once.

質問 # 32
A company has an HPE Machine Learning Development Environment cluster. The ML engineers store training and validation data sets in Google Cloud Storage (GCS). What is an advantage of streaming the data during a trial, as opposed to downloading the data?

A. Setting up streaming is easier that setting up downloading.
B. Streaming requires just one bucket, while downloading requires many.
C. The trial can better separate training and validation data.
D. The trial can more quickly start up and begin training the model.

正解：D

解説：
Streaming the data during a trial allows the data to be processed more quickly, as it does not need to be downloaded onto the cluster before training can begin. This means that the trial can start up faster and the model can begin training more quickly.

質問 # 33
Compared to Asynchronous Successive Halving Algorithm (ASHA), what is an advantage of Adaptive ASHA?

A. ASHA selects hyperparameter configs entirely at random while Adaptive ASHA clones higher-performing configs.
B. Adaptive ASHA can train more trials in certain amount of time, as compared to ASHA.
C. Adaptive ASHA tries multiple exploration/exploitation tradeoffs oy running multiple Instances of ASHA.
D. Adaptive ASHA can handle hyperparameters related to neural architecture while ASHA cannot.

正解：A

解説：
Adaptive ASHA is an enhanced version of ASHA that uses a reinforcement learning approach to select hyperparameter configurations. This allows Adaptive ASHA to select higher-performing configs and clone those configurations, allowing for better performance than ASHA.

質問 # 34
......

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