Quiz du Module 5 : Infrastructure de formation

Testez votre compréhension de l'infrastructure de formation avec ces questions.

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Question 1

Qu'est-ce que le parallélisme de données dans l'entraînement distribué ?

1. Diviser le modèle entre les GPU
2. Exécuter des copies du modèle sur différents GPU avec différents lots de données
3. Entraîner plusieurs modèles différents
4. Chargement parallèle des données

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Question 2

Qu'est-ce que l'entraînement en précision mixte ?

1. Entraîner avec plusieurs ensembles de données
2. Utiliser à la fois FP16 et FP32 pour un entraînement plus rapide et une mémoire réduite
3. Entraîner avec des taux d'apprentissage différents
4. Mélanger l'entraînement CPU et GPU

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Question 3

Quel est l'avantage principal des instances spot/préemptibles ?

1. Vitesse d'entraînement plus rapide
2. Meilleure qualité de GPU
3. Économies de coûts de 60 à 90 % par rapport à la demande
4. Disponibilité garantie

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Question 4

Que signifie PyTorch DDP ?

1. Traitement de Données Profondes
2. Données Distribuées en Parallèle
3. Pipeline de Données Dynamiques
4. Protocole de Données Directes

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Question 5

Quand devriez-vous utiliser le parallélisme de modèle ?

1. Toujours, c'est plus efficace
2. Pour les petits modèles uniquement
3. Lorsque le modèle ne tient pas dans la mémoire d'un seul GPU
4. Pour l'inférence uniquement

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(Questions supplémentaires couvrant la sélection de GPU, DeepSpeed, plateformes infonuagiques, point de contrôle, etc.)

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🎉 Quiz Terminé !

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