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  1. Überblick
    • Builders
    • Snowflake DevOps
      • Beobachtbarkeit
        • Snowpark-Bibliothek
        • Snowpark API
        • Spark-Workloads in Snowflake
        • Maschinelles Lernen
        • Snowflake ML
            1. Entwicklungstools
              1. Container Runtime für ML
              2. Notebooks für Container Runtime
              3. Erste Schritte
                1. Quickstarts
                2. Daten vorbereiten
                  1. Daten laden
                    • Daten umwandeln (Engineer-Features)
                      • Daten über Partitionen hinweg verarbeiten
                        • Datensets
                        • Features verwalten und bedienen
                        • Trainieren und Optimieren von Modellen
                          1. Trainieren von Modellen
                            • Verteiltes Training
                              • Trainieren von Modellen über Partitionen hinweg
                                • Optimieren der Hyperparameter des Modells
                                  • Run an experiment to compare and select models
                                    • Modellierung
                                    • Modelle verwalten und bereitstellen
                                      1. Modell-Registry
                                        • Beispiele und Quickstarts
                                          • Protokollieren von Modellen
                                            1. Verwenden von integrierten Modelltypen
                                                1. Snowflake ML
                                                  • scikit-learn
                                                    • XGBoost
                                                      • LightGBM
                                                        • Prophet
                                                          • 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-Workflows operationalisieren
                                                                            1. ML Jobs
                                                                            2. Pipelines erstellen und bereitstellen
                                                                            3. Modelle überwachen und beobachten
                                                                              1. Beobachtbarkeit des Modells
                                                                                • Erklärbarkeit des Modells
                                                                                  • Visualisierungen zur Erklärbarkeit
                                                                                  • ML-Abfolge
                                                                                  • Integrationen
                                                                                    1. Eine Anwendung mit Ray skalieren
                                                                                      • CUDA-X Libraries
                                                                                      • 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
                                                                                      1. Allgemeine Informationen zu Streamlit in Snowflake
                                                                                        • Erste Schritte
                                                                                          1. Deploy a sample app
                                                                                            • Streamlit-Apps mit Snowsight erstellen und bereitstellen
                                                                                              • Streamlit-Apps mit SQL erstellen und bereitstellen
                                                                                                • Streamlit-Apps mit Snowflake CLI erstellen und bereitstellen
                                                                                                • Streamlit object management
                                                                                                  1. Billing considerations
                                                                                                    • Security considerations
                                                                                                      • Privilege requirements
                                                                                                        • Erläuterungen zu Eigentümerrechten
                                                                                                          • PrivateLink
                                                                                                            • Protokollierung und Ablaufverfolgung
                                                                                                            • App development
                                                                                                              1. Runtime environments
                                                                                                                • Dependency management
                                                                                                                  • File organization
                                                                                                                    • Secrets and configuration
                                                                                                                      • Editing your app
                                                                                                                      • Migrations and upgrades
                                                                                                                        1. Identify your app type
                                                                                                                          • Migrate to a container runtime
                                                                                                                            • Migrate from ROOT_LOCATION
                                                                                                                            • Features
                                                                                                                              1. Git-Integration
                                                                                                                                • Externer Zugriff
                                                                                                                                  • Row access policies
                                                                                                                                    • Sleep timer
                                                                                                                                    • Einschränkungen und Änderungen der Bibliothek
                                                                                                                                      • Problembehandlung bei Streamlit in Snowflake
                                                                                                                                        • Versionshinweise
                                                                                                                                          • Streamlit-Open-Source-Bibliothekdokumentation
                                                                                                                                        • Snowflake Native App Framework
                                                                                                                                        • Snowflake – Deklarative Freigabe
                                                                                                                                        • Snowflake Native SDK für Konnektoren
                                                                                                                                        • Externe Integration
                                                                                                                                        • Externe Funktionen
                                                                                                                                        • Kafka- und Spark-Konnektor
                                                                                                                                        • Snowflake Scripting
                                                                                                                                        • Snowflake Scripting-Entwicklerhandbuch
                                                                                                                                        • Tools
                                                                                                                                        • Snowflake CLI
                                                                                                                                        • Git
                                                                                                                                        • Treiber
                                                                                                                                        • Überblick
                                                                                                                                        • Überlegungen zur Wiederverwendung von Sitzungen durch Treiber
                                                                                                                                          • Scala versions
                                                                                                                                            • Referenz
                                                                                                                                            • API-Referenz
                                                                                                                                              EntwicklerSnowflake MLModelle verwalten und bereitstellenProtokollieren 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

                                                                                                                                              • Prophet

                                                                                                                                              • 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?

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                                                                                                                                              An Diskussion beteiligen
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                                                                                                                                              Teilen Sie Ihr Feedback mit
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