クイズ：FM デプロイ戦略と LLM 特有のデプロイ課題（D2 タスク 2.2.1・2.2.2）
クイズ1
ある本番サービスが、常時高トラフィックで安定したレイテンシと容量保証を必要としています。GPU 逼迫時でも容量を確保したい要件です。Amazon Bedrock で最も適切なデプロイ方式はどれですか。
クイズ2
トラフィックが散発的で、まずは最小の運用負荷で一般的な生成タスクを始めたいスタートアップがあります。最も適切なデプロイ方式はどれですか。
クイズ3
Amazon Bedrock では提供されていない独自にファインチューニングしたモデルを本番でホストし、インスタンスタイプや GPU を細かく制御したいと考えています。最も適切なデプロイ先はどれですか。
クイズ4
自己ホストの大規模 LLM エンドポイントで、起動時にモデル重みのロードに時間がかかり、最初のリクエストのレイテンシが極端に大きくなる問題が起きています。コールドスタートの影響を抑えたい要件です。最も適切な対策はどれですか。
クイズ5
あるチームが大規模 LLM の推論本体を AWS Lambda にデプロイしようとして失敗を繰り返しています。なぜ Lambda が大規模 LLM の推論ホストに不向きなのかの説明として、最も適切なのはどれですか。
クイズ6
Amazon Bedrock のマネージド推論を使うことで、自己ホストに比べて開発者が直接管理しなくてよくなる LLM 特有の課題はどれですか。
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