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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q94-Q99):

質問 # 94
What is the main purpose of the Databricks Feature Store?

正解：A

解説：
Feature Store allows teams to:
share features
avoid training/serving skew
maintain feature lineage.


質問 # 95
A Machine Learning Engineer needs to deploy a production ML workflow that includes an MLflow experiment for tracking model training runs, a registered model in Unity Catalog for version management, and a model serving endpoint for real-time inference. The team requires a unified configuration approach that ensures consistent deployment across development and production environments while adhering to infrastructure-as-code best practices. Which approach should the Machine Learning Engineer use to define all three components together?

正解：A

解説：
Databricks Asset Bundles allow experiments, Unity Catalog-registered models, and model serving endpoints to be defined declaratively in a single configuration. This provides a unified, version-controlled, infrastructure-as-code approach that ensures consistent deployment across environments and aligns with MLOps best practices.


質問 # 96
A Machine Learning Engineer needs a continuous deployment pipeline for their models hosted on Databricks Model Serving. The deployment automation should execute after a model is trained and registered using MLflow. The goal of the automation is to deploy the latest version of the model from the MLflow Model Registry only if the model can meet the company's strict latency requirements (P95 < 300ms) while serving production traffic. How can the engineer validate that new models meet their latency requirements when served in production?

正解：C

解説：
Validating latency requirements must be done under real production serving conditions. Routing a small percentage of live production traffic to the new model using Databricks Model Serving allows accurate measurement of end-to-end serving latency. Inference tables capture request latency metrics, enabling calculation of the P95 latency and ensuring it meets the strict production threshold before full rollout.


質問 # 97
A data scientist has computed updated feature values for all primary key values stored in the Feature Store table features. In addition, feature values for some new primary key values have also been computed. The updated feature values are stored in the DataFrame features_df. They want to replace all data in features with the newly computed data.
Which of the following code blocks can they use to perform this task using the Feature Store Client fs?

正解：A


質問 # 98
A machine learning engineer has created a webhook with the following code block:

Which of the following code blocks will trigger this webhook to run the associate job?

正解：E


質問 # 99
......

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