C_SIGDA_2403 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
After setting up a new cluster, you run an AutoSupport message for a test.
Which two commands would you use to proof the functionality and settings of AutoSupport? (Choose two.)
A. system node autosupport show
B. system node autosupport show history
C. system node autosupport history show
D. system node autosupport option show
Answer: A,C

NEW QUESTION: 2
What Routing Protocol is clasfull
A. RIPv1
B. EIGRP
C. eBGP
D. RIPv2
E. IGRP
Answer: A,D

NEW QUESTION: 3
Azure ML SDKを使用してバッチ推論パイプラインを作成します。次のコードを使用してパイプラインを実行します。
azureml.pipeline.coreからのインポートパイプライン
azureml.core.experiment import Experimentから
pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[parallelrun_step])
pipeline_run = Experiment(ws, 'batch_pipeline').submit(pipeline)
パイプライン実行の進行状況を監視する必要があります。
この目標を達成するための2つの可能な方法は何ですか？それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

A. オプションA
B. オプションC
C. オプションE
D. オプションD
E. オプションB
Answer: C,D
Explanation:
Explanation
A batch inference job can take a long time to finish. This example monitors progress by using a Jupyter widget. You can also manage the job's progress by using:
* Azure Machine Learning Studio.
* Console output from the PipelineRun object.
from azureml.widgets import RunDetails
RunDetails(pipeline_run).show()
pipeline_run.wait_for_completion(show_output=True)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-parallel-run-step#monitor-the-parallel-run-