Interface utilisateur de Snowflake Model Registry¶
Note
Modeling Registry Snowsight UI est généralement disponible dans tous les déploiements.
L’UI du service d’inférence pour le service du modèle SPCS est disponible en prévisualisation dans les déploiements commerciaux AWS, Azure et GCP uniquement.
Sur la page Models dans Snowsight, vous trouverez tous vos modèles de machine learning. Vous pouvez également voir leurs métadonnées et leurs déploiements.
Détails du modèle¶
La page Models affiche les modèles que vous avez créés et connectés à Snowflake Model Registry, ou qui ont accès aux modèles via les privilèges USAGE ou READ. Ce sont les deux modèles qui ont été développés avec Snowpark ML et des modèles provenant de sources externes (tels que les modèles de Hugging Face). Elle montre aussi les modèles Cortex Fine-tuned et peut inclure d’autres types de modèles que vous pourrez créer dans Snowflake dans les futures versions.
Pour afficher la page Modèles, dans le menu de navigation, sélectionnez AI & ML » Models. La liste obtenue contient tous les modèles du Snowflake Model Registry dans toutes les bases de données et tous les schémas auxquels votre rôle actuel a accès.
Note
Si vous ne voyez aucun modèle, assurez-vous que votre rôle dispose des privilèges requis.
Pour ouvrir la page de détails d’un modèle, cliquez sur la ligne correspondante dans la liste Models. La page de détails, illustrée ici, affiche des informations clés sur le modèle, notamment sa description, ses balises et ses versions.
Pour modifier la description du modèle ou supprimer le modèle, sélectionnez … dans le coin supérieur droit.
Pour ouvrir la page de détails de la version, sélectionnez une version de modèle. Cette page affiche les métadonnées de la version du modèle, telles que les métriques, et une liste des méthodes disponibles qui peuvent être appelées à partir de Python ou de SQL.
Pour afficher le code qui appelle la fonction de modèle, sélectionnez le lien SQL ou Python à côté. Vous pouvez copier cet extrait de code dans une feuille de calcul Snowsight SQL ou un notebook Python.
Pour ajouter ou modifier des métadonnées ou pour supprimer la version du modèle, sélectionnez le bouton … dans le coin supérieur droit.
L’onglet Files contient une liste des artefacts sous-jacents de la version du modèle. Vous pouvez télécharger des fichiers individuels à partir de cette page. Cette page n’est disponible que si l’utilisateur a un privilège OWNERSHIP ou READ sur le modèle.
L’onglet Lineage affiche les informations complètes sur le lignage de flux de données du modèle, y compris les ensembles de données qui ont été utilisés pour entraîner le modèle, les vues de fonctions du magasin de fonctions et les tables de données source.
Déployer des modèles d’utilisateur¶
Vous pouvez déployer des modèles dans SPCS Model Serving directement à partir de la page Model Registry.
Note
Snowflake Model Registry ne prend en charge que le déploiement de modèles d’utilisateurs dans SPCS Model Serving.
Pour déployer un modèle, procédez comme suit :
Sélectionnez un modèle dans la liste des modèles.
Dans la page des détails du modèle, accédez à la section Versions.
Pour ouvrir la page de détails de la version, sélectionnez une version du modèle dans la liste des versions.
Dans la page des détails de la version, sélectionnez le bouton Deploy.
Dans le volet ouvert, saisissez un nom pour le service à déployer.
Sélectionnez s’il faut créer un point de terminaison REST API pour le service déployé.
Sélectionnez un pool de calcul pour le service déployé.
(Facultatif) Pour personnaliser les performances et l’utilisation des ressources , vous pouvez ajuster des détails tels que le nombre de travailleurs, le CPU, et la mémoire, à partir des paramètres avancés.
Sélectionnez Deploy.
Le processus de déploiement peut prendre jusqu’à 15 minutes pour créer le service.
Une fois le déploiement terminé, vous pouvez voir le service à partir de l’onglet Inference Services sur la page principale de Model Registry.
Services d’inférence de modèles¶
Vous pouvez voir les services d’inférence de modèles créés avec SPCS Model Serving dans le Model Registry UI. La page principale du listing du modèle affiche le statut des services d’inférence créés pour n’importe quel modèle.
Si vous sélectionnez un nom de modèle et une version de modèle, vous pouvez utiliser l’onglet Inference Services dans la page de détails de la version du modèle pour voir plus de détails sur le service d’inférence déployé, ainsi que suspendre le service d’inférence. Cela affiche également la liste des fonctions que le service propose. Et vous pouvez voir ou copier l” extrait de code d’utilisation SQL ou Python.
Sélectionnez Open Details pour afficher les paramètres du service. Pour voir plus de détails sur le service d’inférence déployé, sélectionnez. Open Service Details dans le volet des paramètres de service. Vous pouvez également accéder aux détails du service à partir de l’onglet Inference Services sur la page principale de Model Registry.
Surveillance de modèles¶
Pour tous les modèles auxquels sont joints des moniteurs de modèle, vous pouvez visualiser les métriques de surveillance du modèle à l’aide des moniteurs de modèle dans la page de détails du modèle.
Sélectionnez les moniteurs de modèles souhaités pour afficher le tableau de bord de surveillance :
Sélectionnez Compare pour afficher le menu de la version du modèle. Sélectionnez une deuxième version du modèle à laquelle comparer cette version du modèle :
La surveillance prend en charge un grand nombre de métriques de précision du modèle, de dérive du modèle et de dérive des fonctions. Pour sélectionner les mesures qui sont calculées et affichées, sélectionnez l’icône Settings pour choisir les métriques souhaitées :
