説明

ボックス1: いいえ
トレーニング クラスターがすでに存在する場合は、それが使用されます。
ボックス2: はい
wait_for_completion メソッドは、クラスター上で現在のプロビジョニング操作が完了するまで待機します。
ボックス3: はい
優先度の低い VM は Azure の余剰容量を使用するためコストは低くなりますが、実行がプリエンプトされるリスクがあります。
ボックス4: いいえ
AmlCompute ターゲットのプロビジョニングを解除して削除するには、training_compute.delete() を使用する必要があります。
参照：
https://notebooks.azure.com/azureml/projects/azureml-getting-started/html/how-to-use-azureml/training/train-on
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.compute.computetarget