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NEW QUESTION 38
You need to train a computer vision model that predicts the type of government ID present in a given image using a GPU-powered virtual machine on Compute Engine. You use the following parameters:
* Optimizer: SGD
* Image shape = 224×224
* Batch size = 64
* Epochs = 10
* Verbose = 2
During training you encounter the following error: ResourceExhaustedError: out of Memory (oom) when allocating tensor. What should you do?

  • A. Change the learning rate
  • B. Change the optimizer
  • C. Reduce the image shape
  • D. Reduce the batch size

Answer: D

 

NEW QUESTION 39
You developed an ML model with Al Platform, and you want to move it to production. You serve a few thousand queries per second and are experiencing latency issues. Incoming requests are served by a load balancer that distributes them across multiple Kubeflow CPU-only pods running on Google Kubernetes Engine (GKE). Your goal is to improve the serving latency without changing the underlying infrastructure. What should you do?

  • A. Recompile TensorFlow Serving using the source to support CPU-specific optimizations Instruct GKE to choose an appropriate baseline minimum CPU platform for serving nodes
  • B. Significantly increase the max_enqueued_batches TensorFlow Serving parameter
  • C. Switch to the tensorflow-model-server-universal version of TensorFlow Serving
  • D. Significantly increase the max_batch_size TensorFlow Serving parameter

Answer: D

 

NEW QUESTION 40
You work with a data engineering team that has developed a pipeline to clean your dataset and save it in a Cloud Storage bucket. You have created an ML model and want to use the data to refresh your model as soon as new data is available. As part of your CI/CD workflow, you want to automatically run a Kubeflow Pipelines training job on Google Kubernetes Engine (GKE). How should you architect this workflow?

  • A. Use Cloud Scheduler to schedule jobs at a regular interval. For the first step of the job. check the timestamp of objects in your Cloud Storage bucket If there are no new files since the last run, abort the job.
  • B. Configure your pipeline with Dataflow, which saves the files in Cloud Storage After the file is saved, start the training job on a GKE cluster
  • C. Use App Engine to create a lightweight python client that continuously polls Cloud Storage for new files As soon as a file arrives, initiate the training job
  • D. Configure a Cloud Storage trigger to send a message to a Pub/Sub topic when a new file is available in a storage bucket. Use a Pub/Sub-triggered Cloud Function to start the training job on a GKE cluster

Answer: D

 

NEW QUESTION 41
……

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