PMLE#4(training-prototyping)

Vertex AI Custom Training で大規模モデルを学習させたく、コスト最適化を最優先しています。チェックポイントは Cloud Storage に随時保存しており、再開も実装済みです。最も適した構成はどれですか。

A. Preemptible VM 専用の API である ml.googleapis.com を直接呼び出し、低コストインスタンスを割り当てる構成を採用します
B. オンデマンド VM をあらかじめ予約購入し 1 年契約のコミットメント割引を適用してコストを下げる構成を採用します
C. worker pool の scheduling.strategy に SPOT を指定して Spot VM を使用します
D. AutoML を使うことで内部的に自動的に Spot VM が割り当てられる仕組みになっており、追加設定不要で安価になります

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正解：C

Vertex AI Custom Training の worker pool 仕様で scheduling.strategy=SPOT を指定すると Spot VM での学習が可能で、最大 60-91 パーセントのコスト削減になります。中断耐性のあるチェックポイント実装が前提です。

項目	Spot VM
割引	最大 91 パーセント
注意	中断あり、チェックポイント必須

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