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RAN-DBDEA-00007
Ranvier · DBDEA

Prova DBDEA Tópicos: platform Dificuldade: hard A questão está em en.

A machine learning team works interactively in notebooks, training models on GPU-enabled instances with Databricks Runtime for Machine Learning and several custom environment libraries. To reduce administration, they ask whether this workload can move to serverless compute. What should the data engineer answer?

Alternativas (Modo Leitura) Clique para filtrar a discussão →
  1. A. Yes — serverless compute automatically attaches GPU instances when it detects ML libraries
  2. B. Yes — serverless compute supports every Databricks Runtime version, including ML runtimes
  3. C. No — interactive GPU training must be submitted as separate Lakeflow Jobs that each create a job cluster
  4. D. No — ML Runtime on GPU is not supported on serverless compute; use a classic compute resource
Revelar gabarito

Resposta correta: No — ML Runtime on GPU is not supported on serverless compute; use a classic compute resource

Referência: https://docs.databricks.com/aws/en/compute/cluster-config-best-practices

02 — Camada de Mielina · Discussão Canônica

Onde a prova tenta te enganar — e como quem passou resolveu.

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Matriz de Dissecção de Alternativas Clique numa alternativa para filtrar ou inaugurar a dissecção.
✦ Síntese Consolidada (Wiki) rev. #1 (baseline) · CC BY-SA 4.0
Inaugurar síntese desta questão →

Ainda não há síntese comunitária consolidada para esta questão. Abaixo está o ponto de partida oficial verificável — se você passou na prova, inaugure a dissecção das alternativas.

Gabarito Oficial (D): No — ML Runtime on GPU is not supported on serverless compute; use a classic compute resource

Ranvier · DBDEA

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Nenhuma contribuição pública ainda. Seja o primeiro aprovado a explicar por que as alternativas incorretas enganam — sua contribuição constrói sua Bainha Orbital.