Python SDK v2 を使用して Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。
ワークスペースにコンピューティング クラスターを作成する必要があります。コンピューティング クラスターは、ワークロードを実行し、中断を適切に処理する必要があります。まず、ワークロードに必要なコンピューティング リソースの最大量を計算し、計算に一致するようにクラスターのサイズを設定します。
クラスター定義には、次のプロパティと値が含まれます。
* name="mlcluster1"
* size="STANDARD.DS3.v2"
* min_instances=1
* maxjnstances=4
* tier="専用"
ワークロードがアクティブまたはアイドル状態の場合、コンピューティング リソースのコストを最小限に抑える必要があります。クラスター プロパティの変更は、クラスターで実行されるワークロードで使用できるコンピューティング リソースの最大量に影響を与えてはなりません。
コンピューティング リソースのコストを最小限に抑えるには、クラスター プロパティを変更する必要があります。
どのプロパティを変更する必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
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。