Quiz do Módulo 5: Infraestrutura de Treinamento

Teste seu entendimento sobre infraestrutura de treinamento com estas perguntas.

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Pergunta 1

O que é paralelismo de dados em treinamento distribuído?

1. Dividir o modelo entre GPUs
2. Executar cópias do modelo em diferentes GPUs com diferentes lotes de dados
3. Treinar vários modelos diferentes
4. Carregamento de dados em paralelo

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Pergunta 2

O que é treinamento com precisão mista?

1. Treinar com múltiplos conjuntos de dados
2. Usar FP16 e FP32 para treinar mais rápido e com menor uso de memória
3. Treinar com diferentes taxas de aprendizado
4. Misturar treinamento em CPU e GPU

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Pergunta 3

Qual é a principal vantagem das instâncias spot/preemptible?

1. Maior velocidade de treinamento
2. Melhor qualidade de GPU
3. Economia de 60-90% em relação ao on-demand
4. Disponibilidade garantida

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Pergunta 4

O que significa PyTorch DDP?

1. Deep Data Processing
2. Distributed Data Parallel
3. Dynamic Data Pipeline
4. Direct Data Protocol

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Pergunta 5

Quando você deve usar paralelismo de modelo?

1. Sempre, é mais eficiente
2. Apenas para modelos pequenos
3. Quando o modelo não cabe na memória de uma única GPU
4. Apenas para inferência

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(Perguntas adicionais cobrindo seleção de GPU, DeepSpeed, plataformas em nuvem, checkpointing, etc.)

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🎉 Quiz Concluído!

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