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Microsoft AI-300 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Entwurf und Umsetzung einer MLOps-Infrastruktur | 15–20% | - Umsetzung von Infrastruktur als Code für maschinelles Lernen
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| Umsetzung von Qualitätssicherung und Überwachung für generative künstliche Intelligenz | 10–15% | - Bewerten und Testen von Anwendungen der generativen künstlichen Intelligenz
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| Optimieren von Systemen und Modellleistung der generativen künstlichen Intelligenz | 15–20% | - Verbessern der Effizienz und Wirtschaftlichkeit
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| Entwurf und Umsetzung einer GenAIOps-Infrastruktur | 20–25% | - Einrichten der Microsoft Foundry-Umgebung
|
| Umsetzung des Lebenszyklus und Betriebs von Modellen des maschinellen Lernens | 25–30% | - Überwachen und Warten von Modellen im Produktionseinsatz
|
Microsoft Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions AI-300 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear on the review screen.
You manage an Azure Machine Learning workspace. The Python script named script.py reads an argument named training_data. The training_data argument specifies the path to the training data in a file named dataset1.csv.
You plan to run the script.py Python script as a command job that trains a machine learning model.
You need to provide the command to pass the path for the dataset as a parameter value when you submit the script as a training job.
Solution: python script.py dataset1.csv
Does the solution meet the goal?
A) Yes
B) No
2. A team is deploying machine learning models to a production inference endpoint in Azure Machine Learning.
The team requires a safe way to validate a new model version without disrupting existing users.
You need to recommend a deployment strategy for controlled testing of a new model version.
What should you configure?
A) traffic splitting between deployments
B) an evaluation script in Azure Machine Learning
C) deployment to a separate staging endpoint
D) the model asset version in the registry
3. You are fine-tuning a base language model to analyze customer feedback.
You label examples of support tickets. You must improve classification accuracy by configuring and fine-tuning the base model in Microsoft Foundry.
You need to configure and run fine-tuning.
What should you do first?
A) Deploy the base model to an online endpoint before starting fine-tuning.
B) Use prompt flow to generate multiple prompt templates for evaluation.
C) Enable tracing for all inference calls in the evaluation pipeline.
D) Format the dataset as a JSONL file with prompt-completion pairs and upload the file.
4. Hotspot Question
You manage an Azure Machine Learning workspace by using the Python SDK v2.
You must create an automated machine learning job to generate a classification model by using data files stored in Parquet format. You must configure an autoscaling compute target and a data asset for the job.
You need to configure the resources for the job.
Which resource configuration should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
5. A company's platform engineers manage the resource settings and governance of Microsoft Foundry.
Developers must be able to create and update project assets but must not be able to change resource-level configurations.
You need to enforce least privilege access for the engineers and developers.
Which two actions should you perform? Each correct answer presents part of the solution.
Choose two.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A) Assign a resource-level Azure AI Administrator role to the platform engineers.
B) Share a single API key across all teams.
C) Disable Microsoft Entra ID authentication for the Microsoft Foundry resource.
D) Assign the Azure AI Developer role to the developers.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: C | 4. Frage Antwort: Nur für Mitglieder sichtbar | 5. Frage Antwort: A,D |
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