Network Appliance NetApp Certified AI Expert NS0-901

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Network Appliance NS0-901 試験シラバストピック:

Network Appliance NetApp Certified AI Expert 認定 NS0-901 試験問題：

問題 #1

An AI training job is running slower than expected. The infrastructure team suspects a compute bottleneck. The job involves processing high-resolution images with a complex convolutional neural network (CNN). They review the logs from the training script.
Epoch 1/100 - 3600s - loss: 1.253 - acc: 0.54
...
CPU_Utilization_During_Epoch: 99% (all cores)
GPU_0_Utilization_During_Epoch: 8%
GPU_1_Utilization_During_Epoch: 7%
...
Epoch 2/100 - 3610s - loss: 1.102 - acc: 0.61
What is the most likely cause of the poor training performance?

A. The network is saturated, preventing the GPUs from receiving data.
B. The storage system cannot deliver data fast enough to the compute node.
C. The training script is CPU-bound, likely performing data augmentation or preprocessing on the CPU instead of offloading it to the GPUs.
D. The model is too simple and does not effectively utilize the GPU's parallel processing capabilities.

問題 #2

Which storage protocols are commonly used for handling large-scale AI data? (Choose two)

A. Parallel file systems
B. File-based systems
C. POSIX-based file systems
D. Object-based storage

問題 #3

A data scientist is working on a new model and needs a flexible environment for interactive data exploration, code development, and quick visualizations. A DevOps engineer is responsible for deploying the finalized model into a production pipeline that must run automatically every night without manual intervention.
Which tools are best suited for each of these roles?

A. The data scientist should use a Jupyter Notebook, and the DevOps engineer should use an automated production pipeline (e.g., Kubeflow Pipelines, Airflow).
B. The data scientist should use a production pipeline, and the DevOps engineer should use a Jupyter Notebook.
C. Both the data scientist and the DevOps engineer should use automated production pipelines.
D. Both the data scientist and the DevOps engineer should use Jupyter Notebooks.

問題 #4

The data scientists report that their Kubernetes-based data preparation jobs are failing. The pods are stuck in a 'Pending' state.
An MLOps engineer runs 'kubectl describe pvc data-prep-pvc-01' and sees the following event:
Type Reason Age From Message
- - - -
Warning ProvisioningFailed 2m15s trident-orchestrator-7b... failed to provision volume with StorageClass "bronze-tier": backend unavailable: no healthy backend with satisfying attributes for storage class "bronze-tier" The engineer checks the Trident backend configurations and finds no backend associated with the "bronze-tier" StorageClass.
What is the root cause of the failure?

A. The PersistentVolumeClaim is referencing a StorageClass that has no configured or healthy Trident backend to provision storage from.
B. The StorageGRID data lake is offline, preventing the creation of new volumes.
C. The data preparation pods do not have the correct security permissions.
D. The Kubernetes scheduler is unable to find a node with enough resources for the pods.

問題 #5

Which AI technology is used to generate new, never-before-seen content such as images or text?

A. Generative AI
B. Supervised AI
C. Predictive AI
D. Reinforcement AI

解説：