자격증의 필요성

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1. A Gen AI engineer is tasked with selecting the most suitable Large Language Model (LLM) from Snowflake Cortex AI for a new customer service chatbot. They need to rapidly prototype and compare different LLMs with varying parameters on a sample dataset before committing to a production deployment. Which of the following statements accurately describe how the Cortex Playground (Public Preview) can assist in this scenario?

A) It allows direct fine-tuning of selected LLMs with custom datasets within the playground interface to improve model performance for specific tasks.
B) It supports exporting the tested prompts and model configurations as Python code, ready for integration into a Snowpark ML pipeline.
C) It allows connection to a Snowflake table with textual data, processing up to 100 rows, to experiment with prompts directly on actual data.
D) It enables side-by-side comparison of model outputs for different LLMs and model settings, facilitating an informed decision on model selection.
E) It provides a mechanism to deploy the chosen LLM directly into Snowpark Container Services (SPCS) compute pools from within the playground for immediate production use.

2. A data pipeline processes thousands of scanned legal contracts daily using a Document AI model via the '!PREDICT function. The process involves fetching presigned URLs for documents from an internal stage using 'GET PRESIGNED URL'. Recently, the pipeline has started failing intermittently, returning the error:

The data engineering team confirms network connectivity and privileges are stable. Which of the following is the most likely cause of this issue?

A) The Document AI model build has not been published to the production environment.
B) The
C) The internal stage is not configured with
D) The virtual warehouse assigned to the Document AI pipeline is undersized (e.g., X-Small), leading to slow processing that indirectly causes URL expiration.
E) The documents contain handwritten annotations, which Document AI struggles to process effectively.

3. An operations team at a company is implementing a robust governance framework to monitor and optimize the costs associated with their Snowflake Cortex LLM function usage. They need to identify which functions are driving the highest token consumption and overall credit usage to pinpoint areas for cost reduction. Which of the following monitoring tools or methods are appropriate for gaining these insights into Cortex LLM function costs and token consumption?

A) Option E
B) Option D
C) Option C
D) Option B
E) Option A

4. A development team is constructing a Gen AI application using Snowflake Cortex LLM functions, particularly for conversational and text generation tasks. They are concerned about potential high costs due to token consumption. Which of the following strategies would most effectively help minimize token usage and optimize costs when working with these Cortex LLM functions?

A) Option E
B) Option D
C) Option C
D) Option B
E) Option A

5. A data science team is deploying a custom real-time inference service for a fine-tuned LLM using Snowpark Container Services (SPCS). They have a Docker image in their Snowflake image repository. They need to define the service using a YAML specification file. Which of the following are ''essential'' components or configurations that must be included in the 'spec.yaml' file for a long- running service that uses this image, custom environment variables, and requires external access?

A)

B)

C)

D)

E)

질문과 대답: