GCP PMLEのサンプル問題（本番形式・解説付き）

解説

学習費用を抑えたいなら、安いベースラインで試行を絞り、チューニングのトライアル数も絞ります。 「データを別の場所へコピーしてから学習する」は誤りです。データを動かさないことが、費用と複雑さの節約になります。 「精度が足りていても、より複雑なモデルへ進む」は誤りです。足りているうちは先へ進みません。 「最初から最も複雑なモデルで基準の精度を取る」は誤りです。基準の精度は、要件に合う最も単純な手段で取ります。

解説

healthRoute には定期的に GET が来て、10 秒以内の 200 OK が正常の合図です。 予測リクエストは predictRoute へ POST されます。 カスタム コンテナでは artifactUri は任意です。 AIP_ で始まる環境変数は自分で設定してはいけません。 deployedModelId は Agent Platform が付けるので、コンテナが付ける必要はありません。

解説

処理の種類ごとに、SQL は BigQuery、Beam は Dataflow、Spark は Managed Service for Apache Spark と対応します。 「Dataflow は、Spark のジョブも動かせる」は誤りです。Dataflow は Beam のランナーで、Spark のジョブは動かしません。 「BigQuery の演算子が、パイプライン全体の依存を管理する」は誤りです。全体の順序と依存は Agent Platform Pipelines が管理します。実行エンジンは関与しません。 「SQL による変換は、Dataflow が引き受ける」は誤りです。SQL による変換は BigQuery の演算子の担当です。Dataflow は Beam のランナーです。

解説

Cloud Storage や Artifact Registry、Cloud Logging の暗号化は、Agent Platform の CMEK の対象外です。それぞれのサービスで別に設定します。 「Agent Platform の CMEK が連動するので、追加の設定は不要と回答する」は誤りです。これらのサービスは Agent Platform の CMEK の対象外です。連動して暗号化されることはありません。 「Agent Platform の CMEK を外して、各サービスの既定の暗号化に統一する」は誤りです。対象外のサービスに別途設定すればよく、Agent Platform の CMEK を外す必要はありません。 「VPC Service Controls を有効にすれば、Cloud Storage や Logging の保管時の暗号鍵も自社になると回答する」は誤りです。VPC Service Controls は持ち出しを防ぐ仕組みで、暗号鍵の持ち主は変わりません。

解説

汎用 AI 関数は、モデル、プロンプト、パラメータを自分で選べます。 汎用 AI 関数の出力には、ステータスや、安全性評価や引用を含む完全なレスポンスが付きます。 構文の簡単さはマネージド AI 関数の特徴で、汎用 AI 関数は自分で設定する分、細かく制御できます。 自然言語の条件で行を絞り込む AI.IF は、マネージド AI 関数に含まれ、汎用 AI 関数の中身ではありません。 BigQuery がモデルを自動で選び、費用と品質を最適化するのは、マネージド AI 関数の特徴です。