Professional-Machine-Learning-Engineer : Google Professional Machine Learning Engineer

Google Professional-Machine-Learning-Engineer 認定試験の出題範囲：

参照：https://cloud.google.com/certification/guides/machine-learning-engineer

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Google Professional Machine Learning Engineer 認定 Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題：

問題 #1
While monitoring your model training's GPU utilization, you discover that you have a native synchronous implementation. The training data is split into multiple files. You want to reduce the execution time of your input pipeline. What should you do?

A. Add parallel interleave to the pipeline
B. Increase the network bandwidth
C. Increase the CPU load
D. Add caching to the pipeline

問題 #2
You manage an ML workflow for a fraud detection model. The source code for data processing and model training is stored in a version control repository. You need to implement a continuous training (CT) pipeline that automatically runs unit tests and launches a new training run on Agent Platform Pipelines when code is updated in the repository. You want to use a fully managed service to orchestrate this process. What should you do?

A. Configure Agent Platform Pipelines to poll the repository for updates. Add a conditional step in the pipeline that uses Model Monitoring to validate the new model's performance before deployment.
B. Create a Cloud Build trigger associated with the repository. Define a build configuration file that runs the unit tests and triggers a job on Agent Platform Pipelines. Use the model evaluation component to validate the model performance before deployment.
C. Define a Cloud Workflow to monitor the repository for changes. Configure the workflow on Agent Platform Pipelines to orchestrate and run the unit tests. Use the model evaluation component to validate the new model's performance before deployment.
D. Create a Cloud Run function that is triggered by repository commits. The function runs the unit tests, launches a custom training job, and uses Model Monitoring to validate the new model's performance before deployment.

問題 #3
You have been asked to build a model using a dataset that is stored in a medium-sized (~10 GB) BigQuery table. You need to quickly determine whether this data is suitable for model development. You want to create a one-time report that includes both informative visualizations of data distributions and more sophisticated statistical analyses to share with other ML engineers on your team. You require maximum flexibility to create your report. What should you do?

A. Use Dataprep to create the report.
B. Use the Google Data Studio to create the report.
C. Use the output from TensorFlow Data Validation on Dataflow to generate the report.
D. Use Vertex AI Workbench user-managed notebooks to generate the report.

問題 #4
You work for an online grocery store. You recently developed a custom ML model that recommends a recipe when a user arrives at the website. You chose the machine type on the Vertex AI endpoint to optimize costs by using the queries per second (QPS) that the model can serve, and you deployed it on a single machine with 8 vCPUs and no accelerators.
A holiday season is approaching and you anticipate four times more traffic during this time than the typical daily traffic. You need to ensure that the model can scale efficiently to the increased demand. What should you do?

A. 1. Change the machine type on the endpoint to have a GPU. Configure the endpoint to enable autoscaling based on the GPU usage.
2. Set up a monitoring job and an alert for GPU usage.
3. If you receive an alert, investigate the cause.
B. 1. Change the machine type on the endpoint to have 32 vCPUs.
2. Set up a monitoring job and an alert for CPU usage.
3. If you receive an alert, scale the vCPUs further as needed.
C. 1. Maintain the same machine type on the endpoint.
2. Set up a monitoring job and an alert for CPU usage.
3. If you receive an alert, add a compute node to the endpoint.
D. 1. Maintain the same machine type on the endpoint Configure the endpoint to enable autoscaling based on vCPU usage.
2. Set up a monitoring job and an alert for CPU usage.
3. If you receive an alert, investigate the cause.

問題 #5
You have developed an AutoML tabular classification model that identifies high-value customers who interact with your organization's website. You plan to deploy the model to a new Vertex AI endpoint that will integrate with your website application. You expect higher traffic to the website during nights and weekends. You need to configure the model endpoint's deployment settings to minimize latency and cost. What should you do?

A. Configure the model deployment settings to use an n1-standard-4machine type and a GPU accelerator. Set the minReplicaCountvalue to 1 and the maxReplicaCountvalue to 4.
B. Configure the model deployment settings to use an n1-standard-4machine type. Set the minReplicaCountvalue to 1 and the maxReplicaCountvalue to 8.
C. Configure the model deployment settings to use an n1-standard-8machine type and a GPU accelerator.
D. Configure the model deployment settings to use an n1-standard-32machine type.

解説：