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NEW QUESTION: 1
Every chaincode has an ________________ policy which specifies the set of peers on a channel that must execute chaincode and endorse the execution results in order for the transaction to be considered valid.
A. Chaincode
B. Validation
C. Endorsement
D. Transaction
Answer: C
Explanation:
Explanation
Chaincode has an endorsement policy which specifies the set of peers on a channel that must execute chaincode and endorse the execution results in order for the transaction to be considered valid.

NEW QUESTION: 2

A. 100,000
B. 5,000
C. 10,000
D. 50,000
Answer: D

NEW QUESTION: 3
You deploy a real-time inference service for a trained model.
The deployed model supports a business-critical application, and it is important to be able to monitor the data submitted to the web service and the predictions the data generates.
You need to implement a monitoring solution for the deployed model using minimal administrative effort.
What should you do?
A. View the explanations for the registered model in Azure ML studio.
B. Enable Azure Application Insights for the service endpoint and view logged data in the Azure portal.
C. Create an ML Flow tracking URI that references the endpoint, and view the data logged by ML Flow.
D. View the log files generated by the experiment used to train the model.
Answer: B
Explanation:
Configure logging with Azure Machine Learning studio
You can also enable Azure Application Insights from Azure Machine Learning studio. When you're ready to deploy your model as a web service, use the following steps to enable Application Insights:
1. Sign in to the studio at https://ml.azure.com.
2. Go to Models and select the model you want to deploy.
3. Select +Deploy.
4. Populate the Deploy model form.
5. Expand the Advanced menu.
6. Select Enable Application Insights diagnostics and data collection.

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-enable-app-insights

NEW QUESTION: 4



A. interface f0/14
B. interface f0/21
C. interface f0/13
D. interface f0/15
Answer: B