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AWS MLA-C02 を持っている人が GCP PMLE を受けるなら

AWS MLA-C02 で学んだ考え方のうち、GCP PMLE で同じなのは約 117 問分、深く問われる・動きが違うのは約 249 問分、名前が同じで中身が別なのは約 34 問分、新しいのは約 560 問分です。

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栞先生

先に、名前が同じで中身が違う〈自動スケーリング〉から見ていきましょうね。

同じ言葉、違う意味

  • 「自動スケーリング」は目標値に合わせる型だけ、「Auto Scaling」はステップや時刻指定の型も選べる
  • 「GPU」は、どちらの試験でも行列計算を並列に速める同じ演算器
  • 「トークン化」は、Google Cloud では機密値の置き換え、AWS では文章の分割と番号化

前より深く問われる・動きが違う所

  • Cloud Monitoring は指標のみ（ログは別）、Amazon CloudWatch はログも含む
  • Google Cloud の「IAM」はロールで権限を付与、AWS の「IAM ロール」は引き受ける身元
  • 「コンテナ」はジョブが動かすイメージそのもの、Amazon ECS はコンテナを動かし管理するサービス
ほか 20 件を見る
  • 「VPC ネットワーク」はグローバル、AWS の「VPC」はリージョン内でサブネットはAZごと
  • 「事前トレーニング済み API」も「AWS の AI サービス」も学習済みモデルを呼ぶだけで、働きは同じ
  • Eventarc も Amazon EventBridge もイベントを条件で選んで送信先へ届け、働きは同じ
  • Cloud Build は手順ごとに別のコンテナを動かし、AWS CodeBuild は一つの環境で段階を順に実行
  • Spot VM・予約は中断可否と容量確保を分け、オンデマンドは使った分だけ払う方式
  • Private Service Connect も VPC エンドポイントも自網に置いた口から非公開でつなぎ、働きは同じ
  • GKE と Amazon EKS はどちらもマネージドの Kubernetes 基盤で、学習にも推論にも使え働きは同じ
  • 「ワークフロー」は表形式 ML の既製パイプライン群、Step Functions は処理を状態機械でつなぐ仕組み
  • 「割り当て」と「サービスクォータ」はどちらも申請で引き上げる上限で、働きは同じ
  • 「ストリーミング」は流れ全体の処理の型、Amazon Kinesis はその中でデータを保持して配る一部品
  • Google Cloud の「マシン タイプ」は型と大きさの組、AWS の「インスタンスファミリー」は型の系列
  • Artifact Registry と Amazon ECR は、どちらもコンテナイメージを保管して配る
  • 安全フィルタは Gemini の生成に組み込まれた関所、ガードレールはモデルと別の資源で判定だけも呼べる
  • 「エンドポイントへのデプロイ」は資源を結んで推論可能にする操作、「デプロイオプション」は載せ方の選択肢
  • 「Feature Store」のオフラインは、Google Cloud が BigQuery、AWS はバケット
  • 継続評価は評価ジョブを回し直す手順、Model Monitor は基準との比較を定期実行し正解での品質も見る
  • 「Experiments」は独自の記録、AWS の「MLflow」は OSS のマネージド提供
  • Google Cloud の「プロビジョンド スループット」は固定料金の予約、AWS は「モデルユニット」を時間で課金
  • モデルの昇格は Google ではエイリアスで版を指し、AWS の Model Registry では承認状態を付ける
  • サービング用ハードウェアは CPU・GPU・TPU から選び、推論インスタンスは ml 系ファミリーから選ぶ

ひっかけ

  • VPC は Google Cloud ならグローバル、AWS ならリージョン内でサブネットは AZ ごと
  • 「ロール」は Google Cloud では権限の束を付与、AWS では引き受ける身元
GCP PMLE の範囲のうち AWS MLA-C02 と重なる所・重ならない所

  • ローコード AI ソリューションの構築

    同じ 8・違う 5・同名で別物 0・新しい 25

  • チーム内およびチーム間の連携によるデータとモデルの管理

    同じ 11・違う 7・同名で別物 2・新しい 18

  • プロトタイプの ML モデルへのスケーリング

    同じ 10・違う 6・同名で別物 0・新しい 14

  • モデルのサービングとスケーリング

    同じ 2・違う 7・同名で別物 1・新しい 7

  • ML パイプラインの自動化とオーケストレーション

    同じ 2・違う 4・同名で別物 0・新しい 10

  • AI ソリューションのモニタリング

    同じ 3・違う 3・同名で別物 0・新しい 5

このページは、先生が覚えているAWS MLA-C02とGCP PMLEの考え方の一覧から、自動で作っています。数字は問題集の収録内容から数えた見込みで、本番の試験の出題を約束する物ではありません。