ADA FUNCIONAL JUNIOR STANDARD

¿Qué es un Model en ADA?. Un endpoint REST. Un proceso de ML que genera predicciones. Un microservicio genérico. Una base de datos.

¿Qué representa un Experiment?. Un Engine de Inferencia. Una versión del código del Model. Un artefacto en Artifactory. Un endpoint OMEN.

¿Qué sucede al eliminar un Model con Experiments asociados?. Solo se elimina el Model. No se puede eliminar. Se eliminan los Experiments y luego el Model. Solo se elimina el último Experiment.

¿Cuál es la función principal de la inferencia Batch?. Exponer un modelo vía API REST. Procesar datos en bloque usando un modelo entrenado. Orquestar microservicios. Consultar una base de datos.

¿Qué estándar se utiliza para serializar modelos de ML?. OMEN. REST. ONNX. ATENEA.

La inferencia online permite consumir un modelo ML en tiempo real. verdadero. falso.

Un servicio de inferencia online puede ser un microservicio Python de propósito general. verdadero. falso.

Artifactory almacena los artefactos asociados a los modelos. verdadero. falso.

OMEN es el recurso que permite exponer un modelo mediante endpoints HTTP. verdadero. falso.

ATENEA se utiliza para el monitoreo del servicio de inferencia online. verdadero. falso.

Un engine de inferencia es un proceso que deriva de un modelo entrenado. verdadero. falso.

Los models son procesos en los que se aplican algoritmos de ML a los datos para hacer predicciones. verdadero. falso.

Los experiments de un model se generan mediante versiones de código. verdadero. falso.

La inferencia online sigue el circuito definido para los engines de inferencia. verdadero. falso.

Un servicio Omen es un estándar para crear endpoints en un servicio para consumir y exponer funcionalidades internas para ser consumidas por terceros. verdadero. falso.

Un servicio de orquestación entre diferentes módulos de un productos es una inferencia online. verdadero. falso.