【シナリオ】AutoMLが生成したモデル（XGBoost）をベースに開発を進めているが、推論時に特定の特徴量値の組み合わせで予測値が不安定になる（異常値が出る）。モデルの堅牢性（Robustness）を高めるために、生成コードに追加すべき処理はどれか。

【シナリオ】GPUクラスタ上で、巨大なデータセットに対する推論（Inference）を行う際、GPU使用率が低く、ディスクI/O（読み込み）がボトルネックになっている。`Petastorm` を使用して改善を試みる際、Parquetデータの最適な行グループサイズ（Row Group Size）の考え方はどれか。