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119. Frage
Select the answer that correctly completes the sentence.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
The correct answer is API endpoint . After a generative AI model is deployed in Microsoft Foundry, the deployment exposes an inference endpoint through which external applications can submit requests and receive generated responses. Microsoft Foundry documentation describes deployed models as being accessible programmatically through an endpoint and associated credentials. Applications invoke the relevant REST API or SDK against this endpoint and specify the deployed model as required by the API.
An embedding vector is a numerical representation of semantic information used for similarity search, retrieval, and grounding; it is not the network interface through which a deployed model is invoked. A training dataset contains data used to train or fine-tune a model and is not called when performing inference.
A URL parameter can be part of an API request, but it does not represent the deployed model ' s callable interface.
This directly aligns with the AI-901 objective to deploy a model and interact with it in the Foundry portal and to create lightweight applications that invoke deployed generative AI models through supported APIs and SDKs.
120. Frage
You have a Microsoft Foundry project named project1 that contains an Azure OpenAI resource named Resource1.
To Resource1, you deploy a gpt-4.1-mini model by using a model deployment named my-mini-gpt.
You need to connect to my-mini-gpt from an application.
How should you complete the Python code? To answer, drag the appropriate values to the correct targets. Each value may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
121. Frage
You are developing an application that analyze invoices by using Azure Content Understanding in Foundry Tools.
You need to ensure that the application retrieves the analysis results after processing completes.
How should you complete the Python code? To answer, select the appropriate option in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
The completed code is:
poller = client.begin_analyze(
analyzer_id= " invoice " ,
input_url=url
)
result = poller.result()
Azure Content Understanding analysis uses a long-running operation pattern. The Python SDK returns a poller from begin_analyze(), and Microsoft documentation states that the SDK poller handles polling automatically when you call .result().
Therefore, to retrieve the analysis results after processing completes, the correct option is:
result
The other options are incorrect because status checks operation state, wait waits without returning the final analysis object, and get_results is not the method shown for retrieving the begin_analyze() result in this code pattern.
122. Frage
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Statement 1: The Temperature parameter can be set before deploying a model. = No temperature is an inference/request parameter used when calling or testing a deployed model. It controls randomness in generated responses. It is not a required setting for deploying the model itself.
Statement 2: During inference, the model name is used to route requests to a specific deployment. = No In Azure OpenAI / Microsoft Foundry deployments, application requests are routed to a specific deployment name , even when the SDK parameter is called model. The underlying model name, such as gpt-4.1-mini, is not what routes the request to the deployment.
Statement 3: After a model is deployed, both code and testing tools can be used to interact with the model. = Yes After deployment, you can test the model in Foundry playground/testing tools or call the deployment from application code by using the endpoint, deployment name, and authentication credentials.
123. Frage
You are developing an application that converts text into spoken audio and saves the synthesized audio to a file by using Azure Speech in Foundry Tools.
How should you complete the Python code? To answer, select the appropriate option in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
124. Frage
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