HPE2-N69 - Latest Training Dumps

[27. Dezember 2023] TrainingDump HPE2-N69 dumps & HPE Product Certified - AI and Machine Learning sure practice dumps

HP HPE2-N69 Tatsächliche Fragen und Braindumps

Die HPE Cray AI Development Environment ist ein leistungsstarkes Tool für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen. Es bietet eine Reihe von Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Anwendungen schnell und einfach zu entwickeln und bereitzustellen. Die HPE Cray AI-Entwicklungsumgebung umfasst eine Reihe von Tools und Technologien wie Deep-Learning-Frameworks, Datenanalysetools und Datenmanagement-Tools. Diese Umgebung hilft Unternehmen, ihre KI-Entwicklungsprozesse zu beschleunigen und die Zeit bis zur Markteinführung zu verkürzen.

NR. 23 Was unterscheidet Deep Learning (DL) von anderen Formen des maschinellen Lernens (ML)?

Modelle auf der Grundlage neuronaler Netze mit miteinander verbundenen Knotenschichten, einschließlich mehrerer verborgener Schichten

Modelle, die mit Apache Spark und nicht mit MapReduce definiert wurden

Modelle, die durch unbeaufsichtigtes statt durch überwachtes Training trainiert werden

Modelle, die durch mehrere Schulungsprozesse geschult wurden, die von verschiedenen Teammitgliedern durchgeführt wurden

NR. 24 Der ML-Ingenieur möchte ein adaptives ASHA-Experiment mit Hunderten von Versuchen durchführen. Der Ingenieur weiß, dass mehrere andere Experimente auf demselben Ressourcenpool laufen werden, und möchte vermeiden, dass ein zu großer Anteil der Ressourcen beansprucht wird. Was kann der Ingenieur in der Konfigurationsdatei des Experiments tun, um dieses Ziel zu erreichen?

Legen Sie unter "searcher" den Wert "max_concurrent_trails" fest, um die Anzahl der Versuche zu begrenzen, die bei diesem Experiment gleichzeitig durchgeführt werden.

Setzen Sie unter "Sucher" den "Divisor" auf 2, um den Anteil der Ressourcen-Slots, den das Experiment erhält, zu reduzieren.

Legen Sie die "scheduling_unit" fest, um die Anzahl der Ressourcen-Slots zu begrenzen, die von diesem Experiment gleichzeitig genutzt werden.

Setzen Sie unter "Ressourcen" die Priorität auf I, um den Anteil der Ressourcenslots, den das Experiment erhält, zu verringern.

NR. 25 Sie möchten einen einfachen Demo-Cluster für HPE Machine Learning Development Environment (oder die Open-Source-Lösung Determined Al) auf Amazon Web Services (AWS) einrichten. Sie planen, "det deploy" zu verwenden, um den Cluster einzurichten. Was ist eine Voraussetzung?

Installation des NVIDIA Container Toolkit auf Ihrem lokalen Rechner

Manuelles Erstellen der AWS EC2-Instanz mit einer PostgreSQL-Datenbank

Aufzeichnung des Namens eines gültigen AWS EC2-Schlüsselpaars

Hinzufügen von Amazon Elastic Kubernetes Services (EKS) zu Ihrem AWS-Konto

NR. 26 Ein Unternehmen verfügt über einen HPE Machine Learning Development Environment-Cluster. Die ML-Ingenieure speichern Trainings- und Validierungsdatensätze in Google Cloud Storage (GCS). Welchen Vorteil bietet das Streaming der Daten während eines Versuchs im Gegensatz zum Herunterladen der Daten?

Für das Streaming wird nur ein Eimer benötigt, für das Herunterladen hingegen mehrere.

Die Studie kann Trainings- und Validierungsdaten besser trennen.

Das Einrichten von Streaming ist einfacher als das Einrichten von Downloads.

Der Versuch kann schneller starten und mit dem Training des Modells beginnen.

NR. 27 Sie möchten eine einfache Demo-Ouster tor HPE Machine Learning Development Environment für die Open Source Determined AI) auf einem lokalen Rechner einrichten. Sie planen, "del deploy" zu verwenden, um den Cluster einzurichten. Welche Software muss auf dem Rechner installiert sein, bevor Sie diesen Befehl ausführen?

Kubernetes

PyTorch

Terralorm

Docker

NR. 28 Was ist eine der Aufgaben des Leiters eines HPE Machine Learning Development Environment Clusters?

es lädt Datensätze für das Training herunter.

Es lädt Modellprüfpunkte hoch.

Sie validiert trainierte Modelle.

Sie stellt sicher, dass die Metadaten des Experiments gespeichert werden.

NR. 29 Sie treffen sich mit einem Kunden, der bereits mehrere DL-Modelle im Einsatz hat. Er möchte die Projekte erweitern.
Das ML/DL-Team wächst von 5 Mitgliedern auf 7 Mitglieder. Um das wachsende Team zu unterstützen, hat der Kunde 2 dedizierte IT-Mitarbeiter abgestellt. Der Kunde versucht, einen On-Prem-GPU-Cluster mit mindestens 14 CPUs zusammenzustellen.
Was sollten Sie über diesen Kunden herausfinden?

Der Kunde ist nicht bereit für eine HPE Machine Learning Development-Lösung, aber Sie könnten die Open-Source-Lösung Determined Al empfehlen.

Der Kunde ist nicht bereit für eine HPE Machine Learning Development Lösung. Sie könnten einen HPE Pointnext ASPS Workshop empfehlen.

Der Kunde ist ein wichtiges Ziel für die HPE Machine Learning Development Environment, aber nicht für das HPE Machine Learning Development System.

Der Kunde ist ein wichtiges Ziel für eine HPE Machine Learning Development-Lösung, und Sie sollten die Diskussion fortsetzen.

NR. 30 Sie möchten eine einfache Demo-Ouster tor HPE Machine Learning Development Environment für die Open Source Determined AI) auf einem lokalen Rechner einrichten. Sie planen, "del deploy" zu verwenden, um den Cluster einzurichten. Welche Software muss auf dem Rechner installiert sein, bevor Sie diesen Befehl ausführen?

Kubernetes

PyTorch

Terralorm

Docker

NR. 31 Wie funktioniert nun eine Modelleisenbahn?

Entscheidet, welcher Algorithmus den Anwendungsfall für die betreffende Anwendung am besten erfüllen kann

Passt die Parametergewichte des Modells so an, dass das Modell seine Aufgaben besser erfüllen kann

Testet, wie genau das Modell bei einer Vielzahl von realen Daten funktioniert

Erkennung von Datendrift oder Inhaltsdrift, die die Leistung des ML-Modells beeinträchtigen könnten

NR. 32 Siehe dazu die Abbildung.

Sie demonstrieren die HPE Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen und zeigen Details zu einem Experiment, wie in den Exponaten dargestellt. Der Kunde fragt, was "Validierungsverlust" bedeutet. Was sollten Sie antworten?

Bei der Validierung wird getestet, wie gut das aktuelle Modell bei neuen Daten abschneidet; je geringer der Verlust, desto besser die Leistung.

Bei der Validierung wird bewertet, wie effizient der Modellcode ist; je geringer der Verlust, desto geringer der Bedarf an GPU-Speicherressourcen.

Der Validierungsverlust bezieht sich auf den Verlust, der während des Rückwärtsdurchlaufs des Trainings festgestellt wird, während sich der Trainingsverlust auf den Verlust während des Vorwärtsdurchlaufs bezieht.

Validierungsverluste sind Metadaten, die angeben, wie viele Aktualisierungen zwischen dem Dirigenten und den Agenten verloren gegangen sind.

NR. 33 Wo passt TensorFlow in den ML/DL Lebenszyklus?

Es hilft Ingenieuren, eine Sprache wie Python zu verwenden, um DL-Modelle zu kodieren und zu verfolgen.

es bietet Pipelines zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus.

Es wird in erster Linie verwendet, um trainierte Modelle in eine Einsatzumgebung zu transportieren.

Es ergänzt den Ausbildungsprozess um die Überwachung des Systems und der GPU.

NR. 34 Welche Art von Verbindung verwendet das HPE Machine Learning Development System für die Hochgeschwindigkeits-Kommunikation von Agent zu Agent?

Remote Direct Memory Access (RDMA) über konvergentes Ethernet (RoCE)

Schleudern

InfiniBand

OCB-fähiges Ethernet (Data Center Bridging)

NR. 35 Was ist ein Grund für die Verwendung der Best-Tit-Richtlinie für einen Ressourcenpool der HPE Machine Learning Development Environment?

Sicherstellung, dass alle Experimente ihren gerechten Anteil an den Ressourcen erhalten

Kostenminimierung in einer Cloud-Umgebung

Gleichmäßige Verteilung der Nutzung auf mehrere Agenten

Sicherstellung, dass die Experimente mit der höchsten Priorität Zugang zu mehr Ressourcen erhalten

NR. 36 Ein Unternehmen verfügt über einen HPE Machine Learning Development Environment-Cluster. Die ML-Ingenieure speichern Trainings- und Validierungsdatensätze in Google Cloud Storage (GCS). Welchen Vorteil bietet das Streaming der Daten während eines Versuchs im Gegensatz zum Herunterladen der Daten?

Für das Streaming wird nur ein Eimer benötigt, für das Herunterladen hingegen mehrere.

Der Versuch kann schneller starten und mit dem Training des Modells beginnen.

Die Studie kann Trainings- und Validierungsdaten besser trennen.

Das Einrichten von Streaming ist einfacher als das Einrichten von Downloads.

NR. 37 Ein ml-Ingenieur möchte ein Modell auf HPE Machine Learning Development Environment trainieren, ohne Hyperparameter-Optimierung (HPO) zu implementieren. Welche Experiment-Konfigurationsfelder konfigurieren dieses Verhalten?

Profilerstellung: aktiviert: false

hyperparameters; optimizer:none

Sucher: Name: ledig

Ressourcen: slots_per_trial: 1

Die HP HPE2-N69 Prüfung richtet sich an Personen, die Fachkenntnisse in der Verwendung der HPE Cray AI Entwicklungsumgebung erwerben möchten. Die HPE2-N69 Prüfung ist für Fachleute gedacht, die mit der HPE Cray AI Entwicklungsumgebung arbeiten und ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich überprüfen wollen. Das Bestehen der HPE2-N69 Prüfung zeigt, dass der Kandidat über die notwendigen Fähigkeiten verfügt, um AI-basierte Anwendungen mit der HPE Cray AI Entwicklungsumgebung zu entwerfen, zu entwickeln und einzusetzen.

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Üben Sie mit HPE2-N69 Dumps für HPE Product Certified - AI and Machine Learning Certified Exam Questions & Answer

Die HPE Cray AI-Entwicklungsumgebung bietet eine Reihe leistungsstarker Tools und Ressourcen, mit denen Entwickler Anwendungen für künstliche Intelligenz erstellen und einsetzen können. Diese Umgebung umfasst eine Reihe von KI-Frameworks, Bibliotheken und Tools, die für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen verwendet werden können. Die Prüfung HPE2-N69 deckt die wichtigsten Funktionen und Möglichkeiten der HPE Cray AI Development Environment ab, einschließlich der Verwendung der Umgebung zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen.

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Der Erwerb der HPE2-N69-Zertifizierung kann IT-Profis dabei helfen, ihre Karriere voranzutreiben und ihr Fachwissen im Bereich der KI-Entwicklung zu demonstrieren. Die Verwendung der HPE Cray AI Development Environment-Zertifizierung wird von Organisationen auf der ganzen Welt anerkannt, was sie zu einem wertvollen Nachweis für diejenigen macht, die in der KI-Branche arbeiten möchten.

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