テック確認テスト — マイクロサービスとLLMOps · Quiz

サービスメッシュ（Istio等とう）が主におもに担うになう役割やくわりとして最ももっとも適切てきせつなものはどれか？

ア.クライアントからのHTTPSリクエストを最初さいしょに受けるうける公開こうかいAPIゲートウェイの役割やくわりを担うになう。

イ.サイドカーProxyを各かくサービスに配置はいちし、リトライ・mTLS・流量りゅうりょう制御せいぎょなど共通きょうつう関心事かんしんごとを抽象化ちゅうしょうかする。

ウ.各かくサービスの内部ないぶデータベースを一いちつに統合とうごうする。

エ.巨大きょだいLLMの推論すいろんを複数ふくすうGPUに並列へいれつ化かする。

内部ないぶサービス同士どうしの通信つうしんにgRPCを採用さいようする利点りてんとして最ももっとも適切てきせつなものは？

ア.ブラウザから直接ちょくせつ呼べるよべるためフロントふろんとAPIに最適さいてきである。

イ.Protocol Buffersスキーマから各かく言語げんごクライアントを自動じどう生成せいせいでき、型かた安全性あんぜんせいと後方こうほう互換性ごかんせいを両立りょうりつしやすい。

ウ.JSON over HTTPと比べてくらべて人間にんげんが読みよみやすいテキスト形式けいしきである。

エ.暗号化あんごうかが不要ふようになり通信つうしんコストが下がるさがる。

文ぶん：「RAGは既存きそんLLMの重みおもみを書き換えるかきかえることなく、外部がいぶ知識ちしきを活用かつようできる手法しゅほうである」。RAGとファインチューニングの違いちがいとして最ももっとも正確なせいかくな説明せつめいは？

ア.RAGはモデル重みおもみを更新こうしんし、ファインチューニングは更新こうしんしない。

イ.RAGはベクトルべくとる検索けんさくで関連かんれん文書ぶんしょをプロンプトに埋め込むうめこむ手法、ファインチューニングはモデル重みおもみを追加ついか学習がくしゅうで更新こうしんする手法しゅほうである。

ウ.両者りょうしゃとも必ずかならずGPU推論すいろんを必要ひつようとしない。

エ.RAGは小さなちいさなモデル専用せんようで、ファインチューニングは大きなおおきなモデル専用せんようである。

vLLMが高いたかいスループットを実現じつげんする主なおもな仕組みしくみは？

ア.GPUを使わずつかわずCPUのみで推論すいろんする。

イ.PagedAttentionによる効率こうりつ的なてきなKVキャッシュ管理かんりと継続けいぞくバッチングで複数ふくすうリクエストを同時どうじに処理しょりする。

ウ.モデルを完全かんぜんに書き換えるかきかえるためファインチューニング専用せんようである。

エ.ベクトルべくとるデータベースとしてRAGを置き換えるおきかえる。

文ぶん「ベクトルべくとる埋め込みうめこみ」が指すさすものとして最ももっとも適切てきせつなのは？

ア.テキストや画像がぞうなどを固定こてい長ちょうの数値すうちベクトルに変換へんかんしたもので、意味いみ的てきな類似度るいじど計算けいさんに使われるつかわれる。

イ.GPUの物理ぶつりメモリ空間くうかんを指すさす専門せんもん用語ようご。

ウ.KubernetesのPodぽっどスケジューリングアルゴリズムあるごりずむの名前なまえ。

エ.プロンプトを暗号化あんごうかするための鍵かぎ管理かんり手法しゅほう。