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Modelltraining und Inferenz
Der Snowflake Feature Store erfordert die Enterprise Edition. Wenden Sie sich für ein Upgrade direkt an den Snowflake - Support. Bemerkung Der Snowflake Feature Store API ist im Snowpark ML Python - Paket (snowflake - ml - python) v1.5.0 und…
Vor- und Nachbearbeitung mit Modellen
Dazu zählen: Speicherinterne scikit - learn - Modelle und - Pipelines. Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle. Mehr als ein Modell. Speicherinterne scikit - learn - Modelle und - Pipelines. Snowflake ML ermöglicht die nahtlose Integration von…
Trainieren von Modellen über Datenpartitionen hinweg
Verwenden Sie Many Model Training (MMT), um mehrere Machine - Learning - Modelle effizient über Datenpartitionen hinweg zu trainieren. Die Funktion übernimmt automatisch die verteilte Orchestrierung, die Speicherung von Modellen und die…
Verwenden partitionierter Modelle
Die Snowflake Model Registry unterstützt die verteilte Verarbeitung von Training und Inferenz von partitionierten Daten: Das Dataset enthält eine Spalte, die Partitionen in den Daten zuverlässig identifiziert.
Pipelines erstellen und bereitstellen
Maschine Learning(ML) - Workflows umfassen in der Regel mehrere wichtige Phasen: Datenexploration und - aufbereitung: In dieser ersten Phase geht es darum, die Rohdaten zu verstehen, zu bereinigen, fehlende Werte zu behandeln und sie in ein…
Trainieren von Modellen
Snowflake ML bietet flexible Entwicklungsumgebungen, effizienten Datenzugriff und leistungsstarke Computeressourcen ohne Verwaltungsaufwand.
Data Sharing und dynamische Tabellen
Dynamische Tabellen sind freigabefähige Objekte. Um eine dynamische Tabelle freizugeben, erteilen Data - Sharing - Anbieter einer Freigabe die Berechtigungen für eine dynamische Tabelle, und diese Freigabe kann dann von…
Verteiltes Training
Snowflake ML bietet verteilte Trainingsläufe für gängige Frameworks für maschinelles Lernen, einschließlich XGBoost, LightGBMund PyTorch. Diese Trainingsläufe sind für die Ausführung auf der Infrastruktur von Snowflake optimiert…
Lookalike Modeling für Zielgruppen
Durch den Einsatz kundenspezifischer Modelle für maschinelles Lernen innerhalb eines sicheren Snowflake Data Clean Rooms können Sie Ihre Marketingmaßnahmen erheblich verbessern. Der Prozess beginnt mit der Ermittlung einer…
Laden und Schreiben von Daten
Snowflake ML bietet optimierte Funktionen zum Laden von Daten, die die verteilte Verarbeitung von Snowflake nutzen, um die Datenerfassung für Ihre Trainings - und Inferenz - Workflows zu beschleunigen.