Question#27(DP-100)
Azure Machine Learning デザイナーを使用してトレーニング パイプラインを作成・実行しました。
このパイプラインは毎晩実行して大量のファイルから予測を推論する必要があります。ファイルが保存されるフォルダーはデータセットとして定義されています。
パイプラインを毎晩の推論実行に使用できる REST サービスとして公開する必要があります。
何をすべきですか？
正解：A
大量のファイルに対して毎晩非同期に予測を生成するシナリオはバッチ推論に該当します。 Azure ML デザイナーでトレーニング パイプラインから「バッチ推論パイプラインの作成」を選択することで、バッチ スコアリング用パイプラインを作成できます。その後 REST エンドポイントとして公開し、スケジュール実行を設定できます。 C のリアルタイム推論パイプラインは同期的な単一リクエストの予測用であり、大量ファイルへの夜間バッチ処理には適しません。 B の推論クラスターへの変更だけでは要件を満たせません。D の複製はパイプラインの作業コピーを作るだけです。
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