Databricks ML Data Scientist Databricks-Machine-Learning-Professional

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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional Prüfungsplan:

Referenz: https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-professional

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Databricks Certified Machine Learning Professional Databricks-Machine-Learning-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
In a Spark ML Pipeline, what is the role of a Transformer?

A. Fits data
B. Converts datasets into new datasets
C. Trains models
D. Evaluates models

Frage #2
A Machine Learning Engineer is building a Databricks ML pipeline to predict customer churn. The pipeline needs to include automated feature engineering, model training, evaluation, and deployment to a REST API endpoint using MLflow. What is the primary goal of an integration test for this pipeline?

A. To ensure that the pipeline's performance meets latency and scalability requirements under simulated production loads
B. To monitor the model's performance after it has been deployed into the production environment
C. To verify that the pipeline can process a variety of data formats, even if some stages are skipped or bypassed
D. To ensure the pipeline runs with all components working together and data flowing correctly between stages

Frage #3
A machine learning engineer has a machine learning pipeline where predictions are updated annually. The final prediction dataset contains millions of rows, and that dataset is irregularly accessed. Which solution should the machine learning engineer use to maintain cost efficiency?

A. On-premises low-latency database
B. Cloud-based in-memory instance of a Spark DataFrame
C. Cloud-based object storage
D. Cloud-based low latency database

Frage #4
A Machine Learning Engineer needs to develop a custom anomaly detection model that monitors the internal IT infrastructure of their company. The model takes in compute metrics, logs, and user data and generates a binary prediction. The engineer plans to deploy it as a Databricks Model Serving endpoint. In production there will only be one client calling the endpoint once every
15 seconds. Leadership sees the model as an important part of their operational improvement strategy so maintaining consistent, stable, low latency inference is a requirement while minimizing infrastructure costs. The engineer plans to deploy the endpoint via the MLflow Deployment SDK.
Which endpoint config for the MLflow Deployment SDK should the engineer select?

A.

B.

C.

D.

Frage #5
A Machine Learning Engineer has a computer vision model in Databricks Model Serving that obscures sensitive data from images. Internal teams use the model throughout the work week when they request access to new files. Recently model users complained that the model takes much longer in the morning. This coincides with when people arrive at work and request files for the day. When the engineer reviews the endpoint health metrics, they see P50 model latency peaks around 9AM at 20 seconds. Request rate also peaks at 9AM at 15 requests/second. The GPU utilization is over 60%, GPU memory usage over 50%, and provisioned concurrency at 4 throughout the day. What can the engineer do to reduce user wait time when request rate peaks at 9AM each morning?

A. The endpoint is constrained by its ability to handle simultaneous requests. Enable "scale_to_zero" on the endpoint to spin up additional endpoints quickly to handle the requests.
B. The endpoint is constrained by the GPU. Scale the endpoint vertically by changing the endpoint workload_type from "GPU_SMALL" to "GPU_MEDIUM".
C. The endpoint is constrained by its ability to handle simultaneous requests. Scale the endpoint horizontally by editing the endpoint workload_size from "Small" to "Medium" to increase the model concurrency.
D. The endpoint is constrained by its ability to handle simultaneous requests. Define a rate_1imit on the endpoint to spread out the requests over the course of the day.

Fragen und Antworten: