PDF Version DemoGaranti 100% de réussite de l'Exam GES-C01
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Le succès de nos clients est notre succès
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Snowflake SnowPro® Specialty: Gen AI Certification GES-C01 questions d'examen:
1. An ML Engineer has developed a custom PyTorch model for image processing that requires GPU acceleration and specific PyPl packages ('torch' , 'torchvision'). They want to deploy it as a service on Snowpark Container Services (SPCS) using the Snowflake Model Registry. Which of the following statements are true regarding the deployment of this model to SPCS and its requirements? (Select all that apply.)
A) Option C
B) Option B
C) Option E
D) Option D
E) Option A
2. A data scientist needs to generate vector embeddings for product descriptions stored in a column 'PRODUCT_DESCRIPTION' in the 'PRODUCT_CATALOG' table. They want to use the 'e5-base-v2 model for this task. Which of the following SQL statements correctly applies the 'SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED TEXT 768' function and accurately describes the expected data type of the resulting embedding?
A) The query
B) The query
C) The query
D) The query
E) The query
3. A financial services company is developing an automated data pipeline in Snowflake to process Federal Reserve Meeting Minutes, which are initially loaded as PDF documents. The pipeline needs to extract specific entities like the FED's stance on interest rates ('hawkish', 'dovish', or 'neutral') and the reasoning behind it, storing these as structured JSON objects within a Snowflake table. The goal is to ensure the output is always a valid JSON object with predefined keys. Which AI_COMPLETE configuration, used within an in-line SQL statement in a task, is most effective for achieving this structured extraction directly in the pipeline?
A) Option C
B) Option B
C) Option E
D) Option D
E) Option A
4. A data scientist is working on a new feature that involves querying a Cortex Search Service and integrating the results into various downstream processes. They are concerned about potential data type compatibility issues and limitations within the Snowflake environment. Which of the following statements accurately describe how to query a Cortex Search Service or the limitations of the 'VECTOR data type and Cortex Search itself? (Select all that apply)
A) The "VECTOR data type, used to store embeddings generated for Cortex Search, is fully supported as a primary key in Snowflake's hybrid tables to accelerate similarity searches.
B) Cortex Search Services can be configured as a source for Snowflake dynamic tables, enabling continuous and automated synchronization of the search index with base data.
C) Cortex Search Services can only be queried using the 'SNOWFLAKE.CORTEX.SEARCH_PREVIEW' SQL function and do not offer a programmatic interface for applications.
D) To retrieve the support ticket most relevant to a query about 'internet issues', filtered to return results only in the 'North America' region, one can use the 'filter' parameter in the 'SEARCH PREVIEW function's JSON argument like so:
E) The 'VECTOR data type, which stores the output of embedding models like those used by Cortex Search, is explicitly not supported in 'VARIANT columns.
5. An ML Engineer has successfully deployed a custom text embedding model, 'my_embedder model', to a Snowpark Container Service named 'text embedding_service' within their Snowflake account. This model has an 'encode' method that accepts a string and returns a vector. They now need to integrate inference calls from this deployed model into various applications. Which of the following are valid ways to invoke this model for inference?
A) Option C
B) Option B
C) Option E
D) Option D
E) Option A
Questions et réponses:
| Question n ° 1 Réponse: A,B,D | Question n ° 2 Réponse: A | Question n ° 3 Réponse: A | Question n ° 4 Réponse: D,E | Question n ° 5 Réponse: A,B,E |
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