Snowflake Model Registry-Benutzeroberfläche¶

Auf der Seite „Modelle“ in Snowsight können Sie Machine-Learning-Modelle finden, die Sie untersuchen und in Snowflake verwenden können.

Auf der Seite „Modelle“ werden von Benutzern erstellte Modelle angezeigt, die in der Snowflake Model Registry registriert sind. Dazu gehören sowohl Modelle, die mit Snowpark ML entwickelt wurden, und Modelle aus externen Quellen (z. B. von Hugging Face). Es zeigt auch feinabgestimmte Cortex-Modelle, und in zukünftigen Versionen werden auch andere Modelltypen enthalten sein, die Sie in Snowflake erstellen können, sodass Sie eine einheitliche Ansicht der verfügbaren Modelle erhalten.

Zum Anzeigen der Seite „Modelle“ wählen Sie im Snowsight-Navigationsmenü AI & ML und dann Models. Die resultierende Liste enthält alle Modelle in der Snowflake Model Registry in allen Datenbanken und Schemas, auf die Ihre aktuelle Rolle Zugriff hat.

Um die Detailseite eines Modells zu öffnen, wählen Sie die entsprechende Zeile in der Models-Liste. Auf der Detailseite werden wichtige Informationen zum Modell angezeigt, darunter die Beschreibung des Modells, Tags und Versionen.

Um die Beschreibung des Modells zu bearbeiten oder das Modell zu löschen, wählen Sie die Schaltfläche ….

Um die Detailseite der Version zu öffnen, wählen Sie eine Modellversion. Auf dieser Seite werden Metadaten zur Modellversion angezeigt, wie z. B. Metriken, und eine Liste der verfügbaren Methoden, die von Python oder SQL aus aufgerufen werden können.

Um den Code zu sehen, der die Funktion des Modells aufruft, wählen Sie den Link SQL oder Python daneben. Sie können diesen Codeausschnitt in ein Snowsight-SQL-Arbeitsblatt oder ein Python-Notebook kopieren.

Um Metadaten hinzuzufügen oder zu ändern oder die Version des Modells zu löschen, wählen Sie die Schaltfläche ….

Die Files-Registerkarte enthält eine Liste der der Modellversion zugrunde liegenden Artefakte. Sie können einzelne Dateien von dieser Seite herunterladen.