Question#19(DP-100)
あなたはホテル予約 Web サイト会社のデータ サイエンティストです。Azure Machine Learning サービスを使用して不正なトランザクションを識別するモデルをトレーニングしました。
Azure Machine Learning SDK の Model.deploy メソッドを使用して、モデルをリアルタイム Web サービスとしてデプロイする必要があります。デプロイされた Web サービスはトランザクション データの入力に基づいてリアルタイムで不正の予測を返す必要があります。
モデルのデプロイに使用する InferenceConfig クラスの entry_script パラメーターとして指定されるスクリプトを作成する必要があります。
エントリ スクリプトは何をすべきですか？
正解：C
エントリ スクリプト（entry script）はデプロイされた Web サービスへのリクエストを処理するスクリプトです。 エントリ スクリプトには init() 関数と run() 関数を実装します。init() でモデルを読み込み、run() で入力データを受け取って予測結果を返します。 A のモデル登録はトレーニング時に行うものです。B の Conda 環境設定は conda_file パラメーターや Environment オブジェクトで行います。 D のクラスター ノード管理や E のコンピューティング リソース設定は deploy_configuration で行います。
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