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Questão de Sistemas Operacionais — Virtualização — CESPE / CEBRASPE 2026

Sistemas OperacionaisVirtualização
Código
ce229790
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCU
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Auditor Federal de Controle Externo - Área de Controle Externo/ Orientação: Auditoria de Tecnologia da Informação
Em relação a Docker e ElasticSearch, julgue o item que se segue.Na instalação via Docker, o modelo NER (Named Entity Recognition) pode ser carregado no ElasticSearch por meio da execução do comando eland_import_hub_model dentro da imagem docker do Eland, conforme parâmetros definidos.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Importação de modelo NER via Docker no ElasticSearch

Gabarito: Certo (C). O comando eland_import_hub_model é uma ferramenta da biblioteca Eland, disponível em imagem Docker oficial do Elastic, que permite importar modelos pré-treinados do Hugging Face Hub (como modelos NER) diretamente no ElasticSearch. A afirmação está correta.

O Eland é um cliente Python do Elasticsearch para machine learning. Sua imagem Docker já contém as dependências necessárias. Ao executar o contêiner com o comando eland_import_hub_model e os parâmetros adequados (como o nome do modelo, o host do ElasticSearch e credenciais), o modelo NER é carregado e registrado no cluster ElasticSearch, podendo ser utilizado para inferência. Esse fluxo é documentado oficialmente e amplamente utilizado para integrar modelos de NLP.

PEGA ESSA DICA!

Sempre que precisar importar modelos do Hugging Face para o ElasticSearch, lembre-se do Eland. A imagem Docker facilita a execução sem configurar ambiente Python. Consulte a documentação oficial do Elastic para parâmetros específicos.

Gabarito: Certo (C)

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