API de démonstrations Snowflake Python¶

Installer la bibliothèque des démos Snowflake¶

Vous pouvez installer la bibliothèque des démos Snowflake pour l’utiliser avec conda ou un environnement virtuel. Pour configurer la bibliothèque, procédez comme suit :

1. Activez un environnement Python.

2. Pour installer la bibliothèque, exécutez la commande pip install suivante :

   pip install snowflake.demos
   

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Configuration d’une connexion Snowflake par défaut¶

L’API des démos Snowflake utilise la connexion par défaut pour le connecteur Python de Snowflake. Pour configurer cette connexion, suivez les instructions dans Définition d’une connexion par défaut.

Par exemple, pour spécifier une connexion nommée comme connexion par défaut dans votre fichier config.toml de Snowflake, vous ajoutez le nom de votre connexion par défaut au fichier config.toml comme suit :

default_connection_name = '<connection_name>'

Pour plus d’informations sur la spécification des définitions de connexions dans un fichier de configuration TOML, voir Connexion à l’aide du fichier connections.toml.

Importer snowflake.demos¶

Pour utiliser la bibliothèque dans votre terminal, vous pouvez ouvrir un shell interactif tel que le REPL Python standard.

1. Exécutez la commande suivante (qui peut varier en fonction de votre environnement Python) :

   python3
   

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2. Dans la session REPL, pour importer la bibliothèque et les fonctions correspondantes, exécutez le code suivant :

   from snowflake.demos import help, load_demo, teardown
   

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Liste actuelle des démos disponibles¶

L’API des démos Snowflake prend en charge actuellement la liste suivante de démos :

Charger et explorer une démo¶

• Pour charger une démo spécifique et configurer ses ressources associées dans Snowflake, appelez load_demo() avec un argument spécifiant le demo_name de toute démo disponible, comme indiqué dans la sortie help().

  Par exemple :

  load_demo('get-started-snowflake-ml')
  

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Cette fonction permet d’effectuer les opérations suivantes :

• Crée une connexion à Snowflake si c’est la première fois que vous chargez une démo.

• Crée les Notebooks nécessaires.

• Affiche l’URL du carnet pour la première étape de la démo (étape 1), si vous n’assignez pas load_demo() à une variable.

  • Si vous affectez load_demo() à une variable, vous devez appeler demo.show() pour obtenir la première URL du carnet.

La sortie devrait ressembler à ce qui suit :

Connecting to Snowflake...✅
Using ACCOUNTADMIN role...✅
Creating Database SNOWFLAKE_DEMO_DB...✅
Creating Schema SNOWFLAKE_DEMO_SCHEMA...✅
Creating Warehouse SNOWFLAKE_DEMO_WH...✅
Creating Stage SNOWFLAKE_DEMO_STAGE...✅
Uploading files to stage SNOWFLAKE_DEMO_STAGE/get-started-snowflake-ml and creating notebooks...
Creating notebook get_started_snowflake_ml_start_here...✅
Creating notebook get_started_snowflake_ml_sf_nb_snowflake_ml_feature_transformations...✅
Creating notebook get_started_snowflake_ml_sf_nb_snowflake_ml_model_training_inference...✅
Creating notebook get_started_snowflake_ml_sf_nb_snowpark_ml_adv_mlops...✅
Running setup for this demo...✅

Afficher l’URL de la démo¶

Vous pouvez utiliser la fonction show() pour afficher l’URL à une étape spécifique de la démo.

• Pour afficher l’URL de l’étape actuelle, affectez d’abord le résultat de load_demo() à une variable telle que demo, puis appelez show() sans arguments :

  demo.show()
  

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  La sortie devrait ressembler à ce qui suit :

  Showing step 1.
  Please copy and paste this url in your web browser to open the notebook:
  https://app.snowflake.com/myorg/myaccount/#/notebooks/SNOWFLAKE_DEMO_DB.SNOWFLAKE_DEMO_SCHEMA.GET_STARTED_SNOWFLAKE_ML_START_HERE
  

• Pour obtenir l’URL du notebook pour une étape spécifique de la démo, transférez l’argument step avec un numéro d’étape spécifié à show() :

  demo.show(step=1)
  

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• Pour que l’URL du carnet passe à l’étape suivante d’une démo en plusieurs étapes, utilisez la fonction show_next() :

  demo.show_next()
  

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Supprimer une démo et ses ressources¶

Lorsque vous aurez fini d’explorer les démos que vous avez configurées, vous voudrez peut-être nettoyer toutes les ressources créées, les ensembles de données et les carnets qui ont été créés.

• Pour supprimer une seule démo et ses ressources associées, affectez d’abord le résultat de load_demo() à une variable telle que demo, puis appelez teardown() sur cette variable :

  demo.teardown()
  

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• Pour supprimer toutes les démos et toutes les ressources associées qui ont été paramétrées, appelez teardown() en tant que fonction de premier niveau :

  teardown()
  

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