第 11 题
Question#11Topic2
组织维护单独的 Azure 机器学习工作区用于开发和生产。
两个环境必须使用相同的经过验证的资产，且不能重复。
资产必须在工作空间之间共享，同时保持集中治理和版本控制。
您需要跨工作区重用资产，而无需复制它们。
你应该做什么？
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答案
D
Microsoft · AI-300
Machine Learning Operations Engineer
AI-300 英文 PDF 练习题，共 170 题，按题库顺序提供题目、原脚本支持的选项、答案及已有解析。本方案仅适用于此考试，一次付费，不自动续费。
考试介绍
面向 MLOps 与 GenAIOps 工程师，考核 AI 基础设施、模型生命周期、自动化、监控与治理。
- 考试代码
- AI-300
- 官方考试／认证名称
- Machine Learning Operations Engineer
- 考试形式
- 监考考试，可能包含交互题
- 考试时长
- 120 分钟
- 官方可选考试语言
- 英文
官方考试语言与下方练习题文件的语言分别列出；实际考试版本及可选语种以官方预约页面为准。
官方来源：官方资料
信息核对日期：2026-10-20
支持的语言
- 英文
- 简体中文
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题库共 170 题
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第 12 题
Question#12Topic2
Azure 机器学习工作区处理敏感的训练数据。
工作空间不得通过公共互联网访问。
您需要限制网络访问。
您应该实施哪种配置？
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答案
B
解析
第 13 题
Question#13Topic2
一个团队正在 Azure 机器学习中尝试使用传统模型进行分类工作流。
团队需要采用一致的方式来管理实验期间创建的资产。
您需要确保工件可以跨项目重用和管理。
您应该注册哪种资产？
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答案
A
解析
第 14 题
Question#14Topic2
热点
使用Python SDK v2 管理名为workspace1 的Azure 机器学习工作区。
Workspace1 的默认数据存储包含一个名为sample_data 的文件夹。文件夹结构包含以下内容：
您编写 Python SDK v2 代码以将 example_data 文件夹中的文件中的数据具体化为 Pandas 数据框架。
您需要完成Python SDK v2代码才能使用MLTable文件夹作为具体化蓝图。
您应该如何完成代码？要回答，请在答案区域中选择适当的选项。
注意：每个正确的选择都得一分
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答案
AB
第 15 题
Question#15Topic2
热点
使用Python SDK v2 管理名为workspace1 的Azure 机器学习工作区。创建一个名为 mlstorage1 的通用 v2 Azure 存储帐户。存储帐户包括一个名为 mlcontainer1 的可公开访问的容器。该容器存储 10 个包含 CSV 格式文件的 blob。
您必须开发 Python SDK v2 代码来创建引用名为 mlcontainer1 的容器中的所有 Blob 的数据资产。
您需要完成Python SDK v2代码。
您应该如何完成代码？要回答，请在答案区域中选择适当的选项。
注意：每个正确的选择都值得一分。
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答案
BB
解析
Blob 文件夹应注册为 URI_FOLDER 数据资产；存储路径指向容器。参考：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-data-assets?view=azureml-api-2
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