AI-102日本語 無料問題集「Microsoft Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102日本語版)」
Azure Al Anomaly Detector サービスを使用する監視ソリューションがあります。
断続的にインターネットにアクセスできる Server! という名前のサーバーをプロビジョニングします。
Azure Al Anomaly Detector をサーバー 1 にデプロイする必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
断続的にインターネットにアクセスできる Server! という名前のサーバーをプロビジョニングします。
Azure Al Anomaly Detector をサーバー 1 にデプロイする必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
正解：
Explanation:
The requirement:
You are using Azure AI Anomaly Detector.
You need to deploy it on Server1, which has intermittent internet access.
This means you need to run the service locally using containers (Docker).
Step 1 - Install Docker Engine
Before pulling or running any containers, Docker must be installed on Server1.
Without Docker Engine, no container can be deployed.
Step 2 - Pull the container image
Use docker pull to download the Anomaly Detector container image from Microsoft Container Registry.
This requires internet access, so it should be done when connectivity is available.
Step 3 - Run the container
After pulling the image, use docker run to start the Anomaly Detector container.
This exposes a local REST API endpoint on Server1.
Step 4 - Query the local endpoint
Once the container is running, you can query the prediction endpoint on Server1.
This allows local inference without requiring continuous internet access.
Correct Sequence:
Install the Docker Engine on Server1.
From Server1, run the docker pull command.
From Server1, run the docker run command.
Query the prediction endpoint on Server1.
Microsoft References
Use Azure AI Anomaly Detector on containers
Deploy Azure AI services in Docker containers
Anomaly Detector container setup
Azure Resource Manager (ARM) テンプレートを使用して Azure OpenAI リソースをデプロイする予定です。
リソースが 1 分あたり 600 件のリクエストに応答できることを確認する必要があります。
テンプレートをどのように完成させるべきですか? 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。
リソースが 1 分あたり 600 件のリクエストに応答できることを確認する必要があります。
テンプレートをどのように完成させるべきですか? 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。
正解：
Explanation:
When deploying an Azure OpenAI model using the Microsoft.CognitiveServices/accounts/deployments resource in an ARM template, the throughput for a Standard deployment is set on the SKU object.
Specifically:
Use the capacity field of the SKU to specify the per-deployment rate.
Provide the integer value that represents the requests per minute (RPM) you want the deployment to handle.
Therefore, to meet the requirement of 600 requests per minute , complete the template as:
" sku " : {
" name " : " Standard " ,
" capacity " : 600
}
This uses a single deployment SKU with a defined capacity. The ARM schema for accounts/deployments explicitly includes sku.capacity for resources that support scale (Azure OpenAI deployments do), and Azure OpenAI quota/rate-limit guidance confirms that rate limits are assigned per deployment.
Microsoft Azure AI Solution References
ARM template-Microsoft.CognitiveServices/accounts/deployments (2023-05-01) : property reference showing sku.capacity. Microsoft Learn Resource type reference-latest accounts/deployments : confirms SKU usage on deployments. Microsoft Learn Azure OpenAI quota and rate limits : explains assigning deployment-level limits (RPM/TPM). Microsoft Learn
英語からスペイン語にテキストを翻訳する、App1 という名前の Azure Web アプリを構築しています。
翻訳を実行するには、Text Translation REST APIを使用する必要があります。このソリューションでは、米国におけるデータ主権を確保する必要があります。
URI をどのように完了すればよいですか? 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。
翻訳を実行するには、Text Translation REST APIを使用する必要があります。このソリューションでは、米国におけるデータ主権を確保する必要があります。
URI をどのように完了すればよいですか? 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。
正解：
Explanation:
1. api-nam.cognitive.microsofttranslator.com
2. translate
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/Translator/reference/v3-0-reference#base-urls Requests to Translator are, in most cases, handled by the datacenter that is closest to where the request originated. If there ' s a datacenter failure when using the global endpoint, the request may be routed outside of the geography.
To force the request to be handled within a specific geography, use the desired geographical endpoint. All requests are processed among the datacenters within the geography.
- United States
api-nam.cognitive.microsofttranslator.com
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/translator/reference/rest-api-guide
- translate
Translate specified source language text into the target language text.
カスタム API を使用して、特定の場所の現在の時刻を取得するエージェントを構築しています。
カスタム API の機能をテストする必要があります。
コマンドをどのように完了すればよいですか? 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。
カスタム API の機能をテストする必要があります。
コマンドをどのように完了すればよいですか? 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。
正解：
Explanation:
文を正しく完成させる答えを選択してください。
正解：
Explanation:
In relational database systems such as Microsoft SQL Server or Azure SQL Database, the following definitions apply:
Stored Procedure:
A stored procedure is a precompiled block of Transact-SQL (T-SQL) code stored in the database. It can contain control-of-flow statements, queries, and business logic. When executed, it runs as a single unit within the database engine. This matches the definition of " a block of code that runs in a database. " Table:
A table is a structured set of rows and columns used to store data, not a block of executable code.
View:
A view is a virtual table based on the result of a SQL query. It is used for abstraction and simplification of queries, not for executing code blocks.
Index:
An index is a database structure that improves the speed of data retrieval. It is not executable code.
Thus, the only option that correctly describes " a block of code that runs in a database " is a stored procedure.
The answer: A stored procedure
Microsoft References
Stored Procedures (Database Engine)
Azure SQL Database - Stored procedures overview
SQL Server Views
SQL Server Tables
SQL Server Indexes
AlSearch1 という名前の Azure Al Search インスタンスを含む Azure サブスクリプションがあります。AlSearch1 には、ベクターを含むインデックスが含まれています。
次のアクションを実行する必要があります。
* Azure Al Agent サービスを使用して新しいエージェントをデプロイします。
* AlSearch1 インデックスを新しいエージェントに接続します。
* インデックスとエージェントの統合を検証します。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
次のアクションを実行する必要があります。
* Azure Al Agent サービスを使用して新しいエージェントをデプロイします。
* AlSearch1 インデックスを新しいエージェントに接続します。
* インデックスとエージェントの統合を検証します。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
正解：
Explanation:
To deploy an agent and connect it to an existing Azure AI Search index (which already contains vectors), you first need the connection ID for the search resource. Using the Azure AI Projects/Agents client, you obtain that connection ID from your project's connections. Next, you configure the Azure AI Search tool by specifying the index_connection_id , index_name , and (optionally) the query type (simple, semantic, vector, or hybrid), which supports vectorized indexes. After the tool is configured, you create the agent with the tool enabled (passing tools and tool_resources ). Finally, you validate the integration by starting a thread and asking questions grounded in the Azure AI Search index. This sequence matches the Microsoft guidance and minimizes effort because it reuses the existing index and only adds a configured tool to a new agent.
Microsoft References
Use an existing index with the Azure AI Search tool (sequence: create client # configure tool # create agent with tool # ask questions). Microsoft Learn Azure AI Search tool overview (add the tool to an agent; supported search types including vector and hybrid).
Microsoft Learn
AzureAISearchTool and AzureAISearchQueryType (parameters, including connection ID and query types:
simple, semantic, vector, hybrid).
Vector and hybrid search in Azure AI Search (background for vector-enabled indexes and hybrid queries).
