Aktuellste HP HPE2-N69 Exam Dumps PDF 2023 [Q25-Q40]

Veröffentlichungsdatum 30. August 2023

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Aktuellste HP HPE2-N69 Exam Dumps PDF 2023

100% Free HPE Product Certified - AI and Machine Learning HPE2-N69 Dumps PDF Demo Cert Guide Cover

Um an der HP HPE2-N69 Prüfung teilnehmen zu können, müssen die Kandidaten ein grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten und Programmiersprachen wie Python haben. Außerdem sollten sie Erfahrung im Umgang mit der HPE Cray AI Development Environment für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen haben. Die HPE2-N69-Prüfung besteht aus 50 Multiple-Choice-Fragen und die Kandidaten haben 90 Minuten Zeit, sie zu absolvieren. Die erforderliche Punktzahl für die HPE2-N69 Prüfung ist 70%.

Die HP HPE2-N69 Prüfung wurde entwickelt, um das Wissen und die Fähigkeiten des Kandidaten im Umgang mit der HPE Cray AI Entwicklungsumgebung zu testen. Die HPE2-N69 Prüfung ist in erster Linie für IT-Profis gedacht, die Fachwissen über die Verwendung der HPE Cray AI Entwicklungsumgebung zur Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Lösungen für künstliche Intelligenz (AI) erwerben möchten. Die HPE2-N69-Prüfung deckt eine Reihe von Themen ab, darunter Datenvorbereitung, Modelltraining, Modellbereitstellung und Modellüberwachung, um nur einige zu nennen.

NEUE FRAGE 25
Ein ml-Ingenieur möchte ein Modell auf HPE Machine Learning Development Environment trainieren, ohne Hyperparameter-Optimierung (HPO) zu implementieren. Welche Felder der Experimentkonfiguration konfigurieren dieses Verhalten?

Profilerstellung: aktiviert: false

hyperparameters; optimizer:none

Sucher: Name: ledig

Ressourcen: slots_per_trial: 1

Um ein Modell in der HPE Machine Learning Development Environment ohne Hyperparameter-Optimierung (HPO) zu trainieren, müssen Sie das Feld "optimizer" im Abschnitt "hyperparameters" der Experimentkonfiguration auf "none" setzen. Dadurch wird die ML-Engine angewiesen, beim Trainieren des Modells keine Hyperparameter-Optimierung zu verwenden.

NEUE FRAGE 26
Sie möchten einen einfachen Demo-Cluster für HPE Machine Learning Development Environment für die Open-Source-Software Determined auf einem lokalen Rechner einrichten. Welches Betriebssystem wird unterstützt?

HP-UX v11i

Windows Server 2016 oder höher

Windows 10 oder höher

Red Hat 7-basiertes Linux

NEUE FRAGE 27
Vor welchen allgemeinen Herausforderungen stehen ML-Teams bei der Implementierung der Hyperparameter-Optimierung (HPO)?

HPO ist eine gemeinsame Aufgabe von IT und IT Ops, und die Ingenieure sind nicht tief genug in das IT-Team integriert.

Sie können HPO nicht auf TensorFlow-Modellen implementieren, also müssen sie ihre Modelle auf ein neues Framework umstellen.

Die manuelle Umsetzung von HPO kann zeitaufwendig sein und erfordert viel Fachwissen.

ML-Teams haben Schwierigkeiten, ausreichend große Datensätze zu finden, um HPO durchführbar und lohnend zu machen.

Die manuelle Implementierung der Hyperparameter-Optimierung (HPO) kann zeitaufwendig sein und erfordert ein hohes Maß an Fachwissen. HPO ist keine gemeinsame Anstrengung von ML und IT Ops und kann auf TensorFlow-Modellen implementiert werden, so dass dies nicht die primären Herausforderungen für ML-Teams sind. Außerdem haben ML-Teams oft Zugang zu ausreichend großen Datensätzen, um HPO durchführbar und lohnend zu machen.

NEUE FRAGE 28
Sie treffen sich mit einem Kunden, und die MUDL-Ingenieure äußern ihre Frustration darüber, dass sie aufgrund von Hardwareausfällen Arbeit verlieren. Was sollten Sie darüber erklären, wie HPE Machine Learning Development Environment diesen Schmerzpunkt behebt?

Die Lösung spiegelt den Schulungsprozess automatisch auf redundante Agenten wider, die im Falle eines Problems einspringen.

Die Lösung überwacht kontinuierlich die Hardware der Agenten und sendet proaktiv Warnungen aus, bevor ein Ausfall der Hardware zu einem Trainingsausfall führt.

Der Dirigent und die einzelnen Agenten werden in einem Aktiv-Standby-Modell eingesetzt, das im Falle von Hardwareproblemen Schutz bietet.

Die Lösung kann während des Trainingsprozesses regelmäßige Kontrollpunkte setzen und ein fehlgeschlagenes Training automatisch vom letzten Kontrollpunkt aus neu starten.

Der beste Weg, um zu erklären, wie HPE Machine Learning Development Environment diesen Schmerzpunkt adressiert, ist zu erwähnen, dass die Lösung während des Trainingsprozesses regelmäßige Kontrollpunkte setzen kann und fehlgeschlagenes Training automatisch vom letzten Kontrollpunkt aus neu startet. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ingenieure im Falle eines Hardwareausfalls ihre Arbeit nicht verlieren und das Training vom letzten erfolgreichen Prüfpunkt aus wieder aufgenommen werden kann.

NEUE FRAGE 29
Ein Kunde setzt die HPE Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen in einer On-Premise-Infrastruktur ein. Der Kunde möchte einige Experimente auf Servern mit 8 NVIDIA A too GPUs und andere Experimente auf Servern mit nur Z NVIDIA T4 GPUs durchführen. Was sollten Sie empfehlen?

Automatische Bestimmung der für jedes Experiment zu verwendenden Server durch den Dirigenten, basierend auf der Anzahl der benötigten Ressourcen-Slots

Bereitstellen von zwei HPE Machine Learning Development Environment-Clustern, einer für jeden Servertyp

Einsatz von Servern mit 8 GPUs als Agenten und Verwendung des Conductors zur Durchführung von Experimenten, die nur 2 GPUs erfordern

Einrichtung mehrerer Rechenressourcen-Pools auf dem Cluster, einen für jeden Servertyp

Durch die Einrichtung mehrerer Rechenressourcen-Pools auf dem Cluster können Sie sicherstellen, dass für jedes Experiment die richtigen Server verwendet werden, je nach der Anzahl der benötigten GPUs. Dadurch wird sichergestellt, dass die Experimente auf den Servern mit den richtigen Ressourcen ausgeführt werden, ohne dass jedes Experiment manuell dem entsprechenden Server zugewiesen werden muss.

NEUE FRAGE 30
Sie möchten einen einfachen Demo-Cluster für HPE Machine Learning Development Environment (oder die Open-Source-Lösung Determined Al) auf Amazon Web Services (AWS) einrichten. Sie planen, "det deploy" zu verwenden, um den Cluster einzurichten.
Was ist eine Voraussetzung?

Installation des NVIDIA Container Toolkit auf Ihrem lokalen Rechner

Manuelles Erstellen der AWS EC2-Instanz mit einer PostgreSQL-Datenbank

Aufzeichnung des Namens eines gültigen AWS EC2-Schlüsselpaars

Hinzufügen von Amazon Elastic Kubernetes Services (EKS) zu Ihrem AWS-Konto

NEUE FRAGE 31
Ein Unternehmen verfügt über einen HPE Machine Learning Development Environment-Cluster. Die ML-Ingenieure speichern Trainings- und Validierungsdatensätze in Google Cloud Storage (GCS). Welchen Vorteil bietet das Streaming der Daten während eines Versuchs im Gegensatz zum Herunterladen der Daten?

Für das Streaming wird nur ein Eimer benötigt, für das Herunterladen hingegen mehrere.

Die Studie kann Trainings- und Validierungsdaten besser trennen.

Das Einrichten von Streaming ist einfacher als das Einrichten von Downloads.

Der Versuch kann schneller starten und mit dem Training des Modells beginnen.

Das Streaming der Daten während eines Versuchs ermöglicht eine schnellere Verarbeitung der Daten, da sie nicht erst auf den Cluster heruntergeladen werden müssen, bevor das Training beginnen kann. Das bedeutet, dass der Versuch schneller gestartet werden kann und das Modell schneller mit dem Training beginnen kann.

NEUE FRAGE 32
Welche Vorteile bietet die HPE Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen über die Open-Source-Lösung Determined AI hinaus?

Automatisierte Benutzerbereitstellung

Pipeline-basierte Datenverwaltung

Verteilte Ausbildung

Automatisierte Hyperparameter-Optimierung (HPO)

Einer der Hauptvorteile von HPE Machine Learning Development Environment ist die Möglichkeit, den Prozess der Hyperparameter-Optimierung (HPO) zu automatisieren. HPO ist ein Prozess, bei dem die Hyperparameter eines Modells während des Trainings automatisch abgestimmt werden, was die Leistung eines Modells erheblich verbessern kann. HPE ML DE bietet automatisierte HPO, wodurch der Prozess der Abstimmung und Optimierung des Modells viel einfacher und effizienter wird.

NEUE FRAGE 33
Ein Unternehmen verfügt über einen HPE Machine Learning Development Environment-Cluster. Die ML-Ingenieure speichern Trainings- und Validierungsdatensätze in Google Cloud Storage (GCS). Welchen Vorteil bietet das Streaming der Daten während eines Versuchs im Gegensatz zum Herunterladen der Daten?

Für das Streaming wird nur ein Eimer benötigt, für das Herunterladen hingegen mehrere.

Der Versuch kann schneller starten und mit dem Training des Modells beginnen.

Die Studie kann Trainings- und Validierungsdaten besser trennen.

Das Einrichten von Streaming ist einfacher als das Einrichten von Downloads.

NEUE FRAGE 34
Der ML-Ingenieur möchte ein adaptives ASHA-Experiment mit Hunderten von Versuchen durchführen. Der Ingenieur weiß, dass mehrere andere Experimente auf demselben Ressourcenpool laufen werden, und möchte vermeiden, dass ein zu großer Anteil der Ressourcen beansprucht wird. Was kann der Ingenieur in der Konfigurationsdatei des Experiments tun, um dieses Ziel zu erreichen?

Legen Sie unter "searcher" den Wert "max_concurrent_trails" fest, um die Anzahl der Versuche zu begrenzen, die bei diesem Experiment gleichzeitig durchgeführt werden.

Setzen Sie unter "Sucher" den "Divisor" auf 2, um den Anteil der Ressourcen-Slots, den das Experiment erhält, zu reduzieren.

Legen Sie die "scheduling_unit" fest, um die Anzahl der Ressourcen-Slots zu begrenzen, die von diesem Experiment gleichzeitig genutzt werden.

Setzen Sie unter "Ressourcen" die Priorität auf I, um den Anteil der Ressourcenslots, den das Experiment erhält, zu verringern.

Der ML-Ingenieur kann in der Konfigurationsdatei des Experiments unter "searcher" die Option "maxconcurrenttrials" festlegen, um die Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Versuche für dieses Experiment zu begrenzen. Dadurch wird sichergestellt, dass das Experiment nicht zu viele Ressourcen beansprucht und andere Experimente gleichzeitig ausgeführt werden können.

NEUE FRAGE 35
Was ist eine der Aufgaben des Leiters eines HPE Machine Learning Development Environment Clusters?

es lädt Datensätze für das Training herunter.

Es lädt Modellprüfpunkte hoch.

Sie validiert trainierte Modelle.

Sie stellt sicher, dass die Metadaten des Experiments gespeichert werden.

Der Leiter eines HPE Machine Learning Development Environment Clusters ist dafür verantwortlich, dass alle Experiment-Metadaten gespeichert und zugänglich sind. Dazu gehören die Nachverfolgung von Experimentdurchläufen, die Speicherung von Konfigurationsparametern und die Sicherstellung, dass die Ergebnisse für künftige Referenzen gespeichert werden.

NEUE FRAGE 36
Sie möchten eine einfache Demo-Ouster tor HPE Machine Learning Development Environment für die Open Source Determined AI) auf einem lokalen Rechner einrichten. Sie planen, "del deploy" zu verwenden, um den Cluster einzurichten. Welche Software muss auf dem Rechner installiert sein, bevor Sie diesen Befehl ausführen?

Kubernetes

PyTorch

Terralorm

Docker

Bevor Sie den Befehl "del deploy" zum Einrichten des Clusters ausführen, müssen Sie zunächst Docker auf dem Rechner installieren. Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zur Ausführung von Anwendungen in einer isolierten Umgebung verwendet wird. Es ist notwendig, Docker zu installieren, bevor Sie den Befehl "del deploy" ausführen, um den Cluster für die Open-Source-Lösung Determined AI auf einem lokalen Rechner einzurichten.

NEUE FRAGE 37
Sie unterstützen einen Kunden bei der Implementierung der Hyperparameteroptimierung (HPO) mit der HPE Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen. Ein ML-Ingenieur stellt eine Konfigurationsdatei für ein Experiment mit den gewünschten Adaptive A5HA-Einstellungen zusammen. Der Ingenieur stellt Ihnen Fragen, z. B. wie viele Versuche mit der maximalen Länge trainiert werden sollen und wie lang die Mindestlänge für alle Versuche sein soll.
Was sollten Sie erklären?

Der Ingenieur sollte den Befehl "det preview-search" ausführen und dabei auf die Experimentkonfiguration verweisen.

Der Ingenieur sollte auf den Online-Rechner von HPE Machine Learning Development zugreifen und den Modus, max_trials, max_length, Divisor und max_runs eingeben.

Der Ingenieur sollte die Experimentkonfiguration in die HPE Machine Learning Development Environment WebUl hochladen und die Grafik des Experimentplans anzeigen.

Der Ingenieur sollte einen Vorversuch mit einem Zehntel der gewünschten Anzahl von maximalen Versuchen durchführen, die Ergebnisse bewerten und dann den vollständigen Versuch durchführen.

NEUE FRAGE 38
Ein ML-Ingenieur führt Experimente in der HPE Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen durch. Der Ingenieur stellt fest, dass alle Kontrollpunkte für einen Versuch bis auf einen verschwinden, nachdem der Versuch beendet wurde. Der Ingenieur möchte mehr von diesen Kontrollpunkten behalten. Was können Sie empfehlen?

Anpassen der Anzahl der letzten und besten Checkpoints, die in den Checkpoint-Speichereinstellungen der Experimentkonfiguration gespeichert werden.

Überwachung laufender Versuche In der WebUl und Anklicken von Checkpoint-Nags, um die gewünschten Checkpoints automatisch zu speichern.

Überprüfung, ob die Gesamtkapazität des Kontrollpunktspeichers unter 90% liegt.

Anpassung der Einstellungen für die Speicherung von Prüfpunkten, um Prüfpunkte in einem gemeinsamen Dateisystem statt in einem Cloud-Speicher zu speichern.

NEUE FRAGE 39
Welche Rolle spielt eine versteckte Schicht in einem künstlichen neuronalen Netz (ANN)?

Sie ist für die passive Umformatierung der Daten zur Verwendung im ANN zuständig.

Sie ist verantwortlich für die endgültige Entscheidung, wie ein Datensatz beschriftet werden soll, und zwar auf der Grundlage der gewichteten Eingaben der vorangegangenen Schichten.

Sie empfängt und gewichtet die Eingaben der vorangegangenen Schicht und erzeugt Ausgaben für die nächste Schicht.

Beim Vorwärtsdurchlauf der Daten durch das ANN spielt es keine Rolle, aber es hilft bei der Optimierung während des Rückwärtsdurchlaufs.

NEUE FRAGE 40
Sie befinden sich in einem Verzeichnis auf Ihrem Rechner mit Ihrer Experimentkonfigurationsdatei und Ihrem Modellcode. Sie geben diesen Befehl ein:
det experiment create myfile.yaml
Sie erhalten diese Fehlermeldung:
det experiment create: error: the following arguments are required: model_def Was sollten Sie tun?

Geben Sie den Befehl erneut mit "-m" ein, das den Dateinamen des Codes enthält.

Stellen Sie sicher, dass die Kachel myfile.yaml Code für eine PyTorchTrial- oder TFKerasTrial-Klasse enthält.

Geben Sie den Befehl erneut mit einem Punkt (.) am Ende ein.

Vergewissern Sie sich, dass Sie sich bereits mit dem Befehl "det login" beim Cluster angemeldet haben.

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