HOMELv018 Model Servingのエンドポイントにおいて、リクエストボディのサイズ制限(通常数MB〜10MB程度)を超過するような大量のデータを推論したい場合の対処法はどれか。 2026年3月8日 大きなペイロード(画像や音声ファイルなど)の場合、データを直接HTTPリクエストに含めるのではなく、署名付きURLなどを渡してモデルコンテナ側でダウンロード・処理するパターン(Claim Check Pattern)が推奨される。 Databricks AutoMLが生成する「探索ノートブック(Trial Notebooks)」の主な利用価値は何か。 モニタリングダッシュボードで「特定の期間だけ精度が急激に落ちている」ことが判明した。原因調査のために、その期間のデータプロファイル(分布)と、正常な期間のプロファイルを比較分析する機能を何と呼ぶか。