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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
                                            2. 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
                                                                        1. Erzwingung von Plots
                                                                          • Einflusssensitivitäts-Plots
                                                                            • Violinen-Plots
                                                                          • 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
                                                                            12. Snowflake Native App Framework
                                                                            13. Snowflake – Deklarative Freigabe
                                                                            14. Snowflake Native SDK für Konnektoren
                                                                            15. Externe Integration
                                                                            16. Externe Funktionen
                                                                            17. Kafka- und Spark-Konnektor
                                                                            18. Snowflake Scripting
                                                                            19. Snowflake Scripting-Entwicklerhandbuch
                                                                            20. Tools
                                                                            21. Snowflake CLI
                                                                            22. Git
                                                                            23. Treiber
                                                                            24. Überblick
                                                                            25. Überlegungen zur Wiederverwendung von Sitzungen durch Treiber
                                                                              • Referenz
                                                                              • API-Referenz
                                                                                EntwicklerSnowflake MLModelle überwachen und beobachtenVisualisierungen zur Erklärbarkeit

                                                                                Visualisierungen zur Erklärbarkeit von Modellen¶

                                                                                Sie können mit den Python-Visualisierungsfunktionen von Snowflake die Erklärbarkeitswerte Ihres Modells interpretieren.

                                                                                Funktionsname

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_force

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_influence_sensitivity

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_violin

                                                                                War diese Seite hilfreich?

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                                                                                Mit Snowflake entwickeln
                                                                                Teilen Sie Ihr Feedback mit
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