DOCUMENTATION
/
Erste Schritte
Benutzerhandbücher
Entwickler
Referenz
Releases
Tutorials
Snowflake Open Catalog
Status
  1. Überblick
    • Builders
    • Snowflake DevOps
      • Beobachtbarkeit
        • Snowpark-Bibliothek
        • Snowpark API
        • Maschinelles Lernen
        • Snowflake ML
            1. Quickstarts
              • Entwicklung
              • Verwalten und Bedienen von Modellen
                1. Modell-Registry
                  • Beispiele und Quickstarts
                    • Protokollieren von Modellen
                      1. Verwenden von integrierten Modelltypen
                          1. Snowflake ML
                            • scikit-learn
                              • XGBoost
                                • MLFlow
                                  • Hugging Face-Pipeline
                                • Integrieren eigener Modelltypen
                                  • Kundenspezifische Verarbeitung mit Modellen
                                    • Verwenden partitionierter Modelle
                                      • Angeben von Modellsignaturen
                                      • Verwalten von Modellen
                                        • Model Serving
                                          1. Inferenz in Snowflake Warehouse
                                            • Model Serving in Snowpark Container Services
                                              • Kontinuierliche Inferenz-Pipelines
                                              • Benutzeroberfläche der Modell-Registry
                                                • SQL-API für die Arbeit mit Modellen
                                                  • ML-Abfolge
                                                  • Überwachen
                                                    1. Beobachtbarkeit des Modells
                                                      • Erklärbarkeit des Modells
                                                      • ML-Funktionen
                                                        • API references
                                                    2. Snowpark Code-Ausführungsumgebungen
                                                    3. Snowpark Container Services
                                                    4. Funktionen und Prozeduren
                                                    5. Protokollierung, Ablaufverfolgung und Metriken
                                                    6. Snowflake APIs
                                                    7. Snowflake-Python-APIs
                                                    8. Snowflake REST APIs
                                                    9. SQL API
                                                    10. Apps
                                                    11. Streamlit in Snowflake
                                                    12. Snowflake Native App Framework
                                                    13. Snowflake Native SDK für Konnektoren
                                                    14. Externe Integration
                                                    15. Externe Funktionen
                                                    16. Kafka- und Spark-Konnektor
                                                    17. Snowflake Scripting
                                                    18. Snowflake Scripting-Entwicklerhandbuch
                                                    19. Tools
                                                    20. Snowflake CLI
                                                    21. Git
                                                    22. Treiber
                                                    23. Überblick
                                                    24. Überlegungen zur Wiederverwendung von Sitzungen durch Treiber
                                                      • Referenz
                                                      • API-Referenz
                                                        EntwicklerSnowflake MLVerwalten und Bedienen von ModellenProtokollieren von ModellenVerwenden von integrierten Modelltypen

                                                        Verwenden von integrierten Modelltypen¶

                                                        Die Snowflake Model Registry unterstützt die folgenden integrierten Modelltypen:

                                                        • Snowpark ML Modeling

                                                        • scikit-learn

                                                        • XGBoost

                                                        • LightGBM

                                                        • CatBoost

                                                        • PyTorch

                                                        • TensorFlow

                                                        • MLFlow PyFunc

                                                        • Sentence Transformer

                                                        • Hugging Face-Pipeline

                                                        Andere Arten von Modellen werden über die snowflake.ml.model.CustomModel-Klasse unterstützt (siehe Integrieren eigener Modelltypen mittels serialisierter Dateien)

                                                        War diese Seite hilfreich?

                                                        Besuchen Sie Snowflake
                                                        An Diskussion beteiligen
                                                        Mit Snowflake entwickeln
                                                        Teilen Sie Ihr Feedback mit
                                                        Lesen Sie Neuigkeiten in unserem Blog
                                                        Eigene Zertifizierung erhalten
                                                        DatenschutzNutzungsbedingungen© 2025 Snowflake, Inc. Alle Rechte vorbehalten.
                                                        Sprache: Deutsch
                                                        • English
                                                        • Français
                                                        • Deutsch
                                                        • 日本語
                                                        • 한국어
                                                        • Português