DOCUMENTATION
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Prise en main
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Développeur
Référence
Notes de version
Tutoriels
Statut
  1. Aperçu
    • Constructeurs
    • Snowflake DevOps
      • Observabilité
        • Bibliothèque Snowpark
        • API Snowpark
        • Charges de travail Spark sur Snowflake
        • Machine Learning
        • Snowflake ML
            1. Outils de développement
              1. Container Runtime pour ML
              2. Notebooks sur Container Runtime
              3. Prise en main
                1. Démarrages rapides (Quickstarts)
                2. Préparer des données
                  1. Charger les données
                    • Transformer les données (fonctionnalités d'ingénierie)
                      • Traiter des données sur des partitions
                        • Ensembles de données
                        • Gérer et distribuer les fonctionnalités
                        • Entraîner et régler des modèles
                          1. Entraîner des modèles
                            • Entraînement distribué
                              • Entraînement des modèles sur toutes les partitions
                                • Régler les hyperparamètres du modèle
                                  • Run an experiment to compare and select models
                                    • Modélisation
                                    • Gérer et déployer les modèles
                                      1. Registre de modèles
                                        • Exemples et démarrages rapides
                                          • Modèles de connexion
                                            1. Utilisation des types de modèles intégrés
                                            2. Apporter vos propres types de modèles
                                              • Traitement personnalisé avec des modèles
                                                • Utilisation de modèles partitionnés
                                                  • Spécification des signatures de modèles
                                                  • Gestion des modèles
                                                    • Model Serving
                                                      1. Inférence dans l'entrepôt Snowflake
                                                        • Model Serving dans Snowpark Container Services
                                                          • Pipelines d'inférence continue
                                                          • Interface utilisateur du registre des modèles
                                                            • API SQL pour travailler avec des modèles
                                                            • Opérationnaliser les workflows de ML
                                                              1. Jobs ML
                                                              2. Créer des pipelines et les déployer
                                                              3. Surveiller et observer les modèles
                                                                1. Observabilité du modèle
                                                                  • Explicabilité des modèles
                                                                    • Visualisations de l’explicabilité
                                                                        1. Diagrammes de force
                                                                          • Diagrammes de sensibilité aux influences
                                                                            • Diagrammes en violon
                                                                          • Lignée ML
                                                                          • Intégrations
                                                                            1. Dimensionner une application à l’aide de Ray
                                                                              • CUDA-X Libraries
                                                                              • Fonctions ML
                                                                                • API references
                                                                            2. Environnements d'exécution de code Snowpark
                                                                            3. Snowpark Container Services
                                                                            4. Fonctions et procédures
                                                                            5. Journalisation, traçage et métriques
                                                                            6. Snowflake APIs
                                                                            7. APIs Python Snowflake
                                                                            8. APIs REST Snowflake
                                                                            9. SQL API
                                                                            10. Applications
                                                                            11. Streamlit dans Snowflake
                                                                            12. Snowflake Native App Framework
                                                                            13. Partage déclaratif Snowflake
                                                                            14. SDK natif Snowflake pour les connecteurs
                                                                            15. Intégration externe
                                                                            16. Fonctions externes
                                                                            17. Connecteurs Kafka et Spark
                                                                            18. Exécution de scripts Snowflake
                                                                            19. Guide du développeur Exécution de scripts Snowflake
                                                                            20. Outils
                                                                            21. Snowflake CLI
                                                                            22. Git
                                                                            23. Pilotes
                                                                            24. Aperçu
                                                                            25. Points à prendre en compte lors de la réutilisation des sessions par les pilotes
                                                                              • Référence
                                                                              • Référence API
                                                                                DéveloppeurSnowflake MLSurveiller et observer les modèlesVisualisations de l’explicabilité

                                                                                Visualisations de l’explicabilité du modèle¶

                                                                                Vous pouvez utiliser les fonctions de visualisation Python de Snowflake pour vous aider à interpréter les valeurs d’explicabilité de votre modèle.

                                                                                Nom de la fonction

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_force

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_influence_sensitivity

                                                                                snowflake.ml.monitoring.explain_visualize.plot_violin

                                                                                Cette page a-t-elle été utile ?

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