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Nutanix NCP-AI 시험요강:

주제	소개
주제 1	Deploy a Nutanix Enterprise AI Environment: This domain covers initial deployment tasks including validating prerequisites, installing Enterprise AI components, and configuring DNS, URLs, and certificates for secure platform operation.
주제 2	Troubleshoot a Nutanix Enterprise AI Environment: This domain covers diagnosing and resolving performance issues, resource utilization problems, cluster health check failures, and model import or endpoint creation errors.
주제 3	Connect Applications to a Nutanix Enterprise AI Environment: This domain focuses on configuring and validating application connections to endpoints and monitoring endpoint metrics to track application usage and integration performance.
주제 4	Perform Day 2 Operations: This domain addresses ongoing management including preparing application integration requirements, interpreting and optimizing performance metrics, monitoring access for anomalies, and selecting appropriate LLMs for optimal output.
주제 5	Configure a Nutanix Enterprise AI Environment: This domain focuses on operational setup including onboarding users, importing large language models, creating and securing API endpoints with keys, and delivering these endpoints to consumers.

최신 Nutanix Certified Professional (NCP) NCP-AI 무료샘플문제 (Q15-Q20):

질문 # 15
A development team is building a new AI-powered customer service chatbot. They have successfully integrated an LLM from Hugging Face into their application via a Nutanix Enterprise AI (NAI) endpoint. The NAI administrator has confirmed the endpoint is in the 'Active' state, and internal sample requests run from the NAI Endpoint section return an 'accurate' response and 'Succeeded' status.
However, the developers report that the chatbot frequently provides vague or irrelevant answers to user queries, leading to low customer satisfaction scores. They describe the LLM's performance for this specific chatbot task as "suboptimal." What should the administrator advise the developers to do next to improve the quality of the LLM's responses for the customer service chatbot task?

A. Instruct the administrator to check the Kubernetes pod logs for the endpoint to identify any CRASHLOOPBACKOFF or OOMKilled errors that might be affecting model inference.
B. Reseed the initial dataset and reimport the existing LLM within Nutanix Enterprise AI without implementing a RAG platform.
C. Consult the Hugging Face documentation for the specific LLM to review its training data, intended use cases, and capabilities.
D. Increase the number of instances for the NAI endpoint to enhance performance and reduce latency.

정답：C

질문 # 16
Which task is an AI/ML User unable to perform in Nutanix Enterprise AI?

A. Delete an endpoint that they previously createD.
B. Create an API key to access an AI inference endpoint.
C. View a LLM that was imported by a different user.
D. Test an AI inference endpoint that they previously createD.

정답：C

질문 # 17
When licensing Nutanix Enterprise AI, which license is required to create an inference endpoint?

A. GPU GB
B. vCPU
C. NKP Ultimate
D. NUS Pro

정답：A

질문 # 18
A data-science team wants to test an unvalidated Hugging Face model within the NAI DashboarD.
Which option lets them onboard it?

A. NGC catalog
B. Import Model - Using CURL
C. Marketplace app
D. Import Model - Using URL

정답：D

질문 # 19
When manually importing pre-validated or custom LLM Models from existing storage, which protocol is supported?

A. SMB
B. NFS
C. SFTP
D. FTP

정답：B

질문 # 20
......

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