PMLE#2(training-prototyping)

チームで TensorFlow 2 の学習スクリプトを Vertex AI Custom Training で実行します。コンテナ作成の手間を避けつつ、特定の TensorFlow 2.15 バージョンを利用したい場合に最適なアプローチはどれですか。

A. 自前で Dockerfile を書き Artifact Registry に push してから Custom Job を作成し、TensorFlow 2.15 のインストール手順もすべて自分で記述して維持します
B. Deep Learning VM Image を Compute Engine に展開して学習を実行し、ジョブ管理やオートスケールも自前で構築する運用方針に切替えます
C. Pre-built training container の TensorFlow 2.15 用イメージを worker pool 仕様で指定します
D. AutoML Tabular で TensorFlow バージョンを指定して学習させ、独自の学習スクリプトもそのまま渡して実行する構成で TF 2.15 を利用します

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正解：C

Vertex AI には TensorFlow / PyTorch / scikit-learn / XGBoost 用の事前ビルド済み学習コンテナが提供されており、コンテナ作成不要でバージョン指定の学習が可能です。

項目	Pre-built container
用途	主要フレームワークの定型学習
運用	イメージ URI を指定するだけ

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