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、その計算値に合わせてクラスターのサイズを決定します。
クラスター定義には、次のプロパティと値が含まれます。
* 名前="mlcluster1"
* サイズ="STANDARD.DS3.v2"
* 最小インスタンス数=1
* 最大インスタンス数=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ときは、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、クラスター上で実行されるワークロードで利用可能な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、クラスターの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、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。