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Azure Machine Learning 用の Python SDK を使用してモデルをトレーニングしました。 モデルをデプロイして、リアルタイムの予測を取得したいと考えています。 エンドポイントによって使用される基になるインフラストラクチャを管理する必要があります。 どのような種類のエンドポイントを作成する必要がありますか?
マネージド オンライン エンドポイント。
バッチ エンドポイント。
Kubernetes オンライン エンドポイント。
モデルをリアルタイム推論サービスとしてデプロイしています。 デプロイのスコア付けスクリプトに含める必要がある関数は何ですか?
main() と score()
main()
score()
base() と train()
base()
train()
init() と run()
init()
run()
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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