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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| AI Overview | 15% | - AI, machine learning, and deep learning concepts - Convergence of AI, high-performance computing, and analytics - AI deployment models: on-premises, cloud, edge - Algorithm types: supervised, unsupervised, reinforcement learning - AI industry use cases and applications |
| NetApp AI Solutions and Architecture | 25% | - Scalability and performance optimization for AI - ONTAP integration with AI frameworks - NetApp AI-ready infrastructure components - Storage architectures for AI workloads - Data management and data pipeline design |
| Security, Reliability, and Operations | 15% | - High availability and data protection - Cost management and efficiency - Monitoring, logging, and troubleshooting AI environments - Data security and access control for AI |
| Cloud and Hybrid Cloud AI Deployment | 18% | - Data mobility and consistency across environments - Hybrid and multi-cloud AI architectures - NetApp cloud data services for AI - Cloud-native AI solutions and integration |
| AI Lifecycle | 27% | - Model training, inference, and optimization - Data preparation and management for AI - AI governance, ethics, and compliance - Predictive vs generative AI - AI lifecycle stages: design, training, deployment, monitoring |
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96. Frage
An MLOps engineer is troubleshooting a failed Kubeflow pipeline step. The step was designed to create a clone of a dataset for a training job using the NetApp DataOps Toolkit. The pod logs for the failed pipeline step show the following:
Traceback (most recent call last):
File "create_clone.py", line 15, in <module>
clone_pvc(source_pvc_name="training-data-v2", new_pvc_name="train-job-34a-data") NameError: name 'clone_pvc' is not defined The engineer reviews the Python script for the pipeline step:
# create_clone.py
import os
from netapp_dataops.k8s import create_pvc
# Other code
print("Cloning source dataset for training run...")
clone_pvc(
source_pvc_name="training-data-v2",
new_pvc_name="train-job-34a-data"
)
print("Clone created successfully.")
What is the cause of the error?
Antwort: D
97. Frage
An AI platform team is investigating poor I/O performance for a specific workload that involves processing hundreds of thousands of small metadata files. The application is running on a Kubernetes cluster with storage provided by a NetApp ONTAP system over NFS. Performance metrics show acceptable network throughput but very high latency for metadata operations (e.g., open, stat, close).
The current storage configuration is as follows:
Storage_System: NetApp AFF A-Series
Protocol: NFSv4.1
Workload_Profile: Metadata-intensive, many small file lookups
Observed_Issue: High latency on metadata operations, slow job completion Which storage architecture would be better suited to handle this specific metadata-intensive workload?
Antwort: B
98. Frage
Which of the following platforms can be used to manage containerized AI workloads on Kubernetes? (Choose two)
Antwort: A,B
99. Frage
A training job on one of the NVIDIA DGX servers is running slowly. A performance engineer runs the 'dstat' command on the server and captures the following output during the job execution.
-total-cpu-usage- -dsk/total- -net/total- paging-- system-- usr sys idl wai hiq siq| read writ| recv send| in out | int csw 15 5 70 10 0 0| 1.2G 15.0M| 1.2G 12.0M| 0 0 | 15k 35k
14 6 69 11 0 0| 1.2G 14.3M| 1.2G 11.8M| 0 0 | 14k 33k
16 5 68 11 0 0| 1.2G 16.1M| 1.2G 13.1M| 0 0 | 16k 36k
The server is connected to the NetApp ASA via a 100GbE (12.5 GB/s) network.
What is the most likely performance bottleneck based on this data?
Antwort: B
100. Frage
A financial services company is required by regulators to be able to trace any version of their deployed fraud detection model back to the exact dataset and source code commit used to train it.
The current MLOps workflow is as follows:
Code_Repository: Git (commit hash: a1b2c3d4)
Dataset_Location: /vol/prod_data/fraud_dataset_v3
Storage_System: NetApp ONTAP 9
Model_Output: /vol/models/fraud_model_v3.2
Which NetApp technology should be used to create an immutable, point-in-time, and space- efficient copy of the dataset that can be linked to the specific code commit and model version?
Antwort: A
101. Frage
......
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