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Nachdem Sie die NS0-901 gekauft haben, bieten wir Ihnen den einjährigen Aktualisierungsdienst der NS0-901 prüfungsfragen gratis. Wenn die neueste Version entwickelt hat. Schicken wir Ihnen sie per E-Mail automatisch.
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Network Appliance NetApp Certified AI Expert NS0-901 Prüfungsfragen mit Lösungen:
1. Which of the following platforms provides tools for model training and deployment specifically for AI workloads?
A) Google VertexAI
B) All of the above
C) RunAI
D) Domino Data Labs
2. An architect is designing a data pipeline for a predictive AI model that will forecast retail sales.
The pipeline must be robust, version-controlled, and efficient.
The proposed data flow is as follows:
1. Ingest: Raw sales data is copied daily from multiple point-of-sale (POS) systems to a central staging area on an on-premises ONTAP cluster.
2. Prepare: The raw data is messy. A data engineering team needs a clean, isolated, and writable copy of the latest daily data to perform cleansing and feature engineering tasks without impacting the original raw data.
3. Train: Once prepared, the cleansed dataset is used to retrain the predictive model on a GPU cluster.
This step must be repeatable with the exact same dataset for compliance.
4. Deploy: The newly trained model is pushed to production inference servers.
Which combination of NetApp technologies best supports this entire predictive AI lifecycle?
(Select all
that apply.)
A) Use NetApp Snapshots on the prepared dataset volume just before training to create an immutable, point-in-time version for compliance and reproducibility.
B) Use NetApp FlexClone to create an instantaneous, space-efficient, writable copy of the daily raw data for the data preparation stage.
C) Use NetApp XCP to efficiently aggregate the raw sales data from POS systems into the central staging area.
D) Use BlueXP backup and recovery to perform the initial data ingest from the POS systems.
E) Use NetApp StorageGRID as the primary storage for the high-performance training stage.
F) Use a RAG architecture for the sales forecasting model.
3. A data science team works primarily at a central data center but needs to run a short-term, burst- compute training job in the public cloud to take advantage of specialized GPUs that are not available on- premises. They need to efficiently and securely move a 20 TB dataset from their on- premises ONTAP cluster to a Cloud Volumes ONTAP instance for the duration of the job.
The data flow requirement is as follows:
Source: On-premises ONTAP cluster
Destination: Cloud Volumes ONTAP in AWS
Requirement: Efficient, secure, block-level data transfer.
Which NetApp technology is the most appropriate tool for this task?
A) NetApp FlexCache
B) NetApp XCP
C) NetApp SnapMirror
D) NetApp FabricPool
4. An AI infrastructure architect is tasked with designing a solution to address two critical challenges in a large, multi-petabyte AI environment:
1. Cost: A significant portion of the data on the high-performance all-flash storage is inactive but must remain online. The cost of storing this cold data on the performance tier is prohibitive.
2. Traceability: Data scientists need a simple, space-efficient way to version their datasets at key points in their workflow to ensure reproducibility.
The environment consists of NetApp AFF A-Series and NetApp StorageGRID systems.
Which combination of NetApp technologies should the architect implement to solve both challenges simultaneously? (Select all that apply.)
A) Use NetApp XCP to periodically move cold data from the AFF systems to StorageGRID.
B) Train data scientists to use NetApp Snapshots to create point-in-time, read-only versions of their data volumes.
C) Use BlueXP backup and recovery to create backups on StorageGRID, then delete the original volumes from the AFF systems.
D) Implement NetApp FlexClone to create full, writable copies of datasets for each experiment.
E) Implement NetApp FabricPool to automatically tier cold data blocks from the AFF systems to StorageGRID.
F) Use NetApp SnapMirror to replicate volumes from the AFF systems to StorageGRID for archival.
5. An AI training job is running slower than expected. The infrastructure team suspects a compute bottleneck. The job involves processing high-resolution images with a complex convolutional neural network (CNN). They review the logs from the training script.
Epoch 1/100 - 3600s - loss: 1.253 - acc: 0.54
...
CPU_Utilization_During_Epoch: 99% (all cores)
GPU_0_Utilization_During_Epoch: 8%
GPU_1_Utilization_During_Epoch: 7%
...
Epoch 2/100 - 3610s - loss: 1.102 - acc: 0.61
What is the most likely cause of the poor training performance?
A) The model is too simple and does not effectively utilize the GPU's parallel processing capabilities.
B) The storage system cannot deliver data fast enough to the compute node.
C) The training script is CPU-bound, likely performing data augmentation or preprocessing on the CPU instead of offloading it to the GPUs.
D) The network is saturated, preventing the GPUs from receiving data.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: A,B,C | 3. Frage Antwort: C | 4. Frage Antwort: B,E | 5. Frage Antwort: C |






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