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Parmi les éléments suivants, lequel décrit le mieux le rôle de LLMOps dans le contexte d’Azure Databricks ?
Automatisation du déploiement et de la mise à l’échelle des modèles Machine Learning traditionnels
Gestion du cycle de vie des modèles de langage, y compris la formation, le déploiement, la supervision et la gouvernance.
Optimisation des requêtes SQL dans Azure Databricks.
Dans le flux de travail LLMOps dans Azure Databricks, quel outil ou infrastructure est principalement utilisé pour la supervision et la journalisation des performances des grands modèles de langage ?
MLflow
Delta Lake
Apache Spark
Quand vous implémentez LLMOps avec Azure Databricks, laquelle des considérations suivantes est essentielle pour garantir des pratiques d’IA responsables ?
Réduction de la taille du modèle pour réduire les coûts.
Utilisation de Unity Catalog pour la gouvernance des données et le contrôle d’accès.
Exécution de modèles uniquement à la demande pour économiser des ressources de calcul.
Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.
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