Snowflake AI et ML

Snowflake propose deux catégories élargies de fonctionnalités intelligentes et puissantes basées sur l’intelligence artificielle (AI) et le machine learning (ML). Ces fonctionnalités peuvent vous aider à mieux exploiter vos données en moins de temps.

  • Snowflake Cortex est une suite de fonctions AI qui utilisent de grands modèles de langage (LLMs) pour comprendre les données non structurées, répondre aux questions libres et fournir une assistance intelligente. Cette suite de fonctions Snowflake AI comprend :

  • Snowflake ML fournit des fonctionnalités vous permettant de construire vos propres modèles.

    • Les fonctions ML simplifient le processus de création et d’utilisation des modèles traditionnels de machine learning pour détecter des modèles dans vos données structurées. Ces puissants outils d’analyse prêts à l’emploi aident les analystes, les ingénieurs de données et les scientifiques des données qui manquent de temps à comprendre, prédire et classer les données sans programmation.

    • Pour les data scientists et les développeurs, Snowflake ML vous permet de développer et d’opérationnaliser des modèles personnalisés pour résoudre vos défis de données uniques, tout en conservant vos données dans Snowflake. Snowflake ML intègre des classes de développement de modèles basées sur des frameworks ML populaires, ainsi que des fonctionnalités ML Ops telles qu’un magasin de fonctionnalités, un registre de modèles, des connecteurs de framework et des instantanés de données immuables.

Utiliser des fonctionnalités Snowflake AI

Les fonctionnalités Snowflake AI et leurs modèles sous-jacents sont conçus en gardant à l’esprit les principes suivants :

  • Sécurité complète. Sauf si vous en décidez autrement, tous les modèles AI fonctionnent à l’intérieur du périmètre de sécurité et de gouvernance de Snowflake. Vos données ne sont pas disponibles pour les autres clients ou développeurs de modèles.

  • Confidentialité des données. Snowflake n’utilise jamais vos données clients pour entraîner les modèles mis à la disposition de notre base de clients.

  • Contrôle. Vous contrôlez l’utilisation des fonctions Snowflake AI par votre équipe grâce à un contrôle d’accès familier basé sur les rôles.

Processus de mise à jour du modèle AI/ML

Snowflake travaille continuellement à améliorer la qualité de ses offres, y compris les modèles qui alimentent les fonctionnalités Snowflake AI. Cette section décrit comment les mises à jour de ces modèles s’intègrent dans le processus de Changements de comportement Snowflake.

Mise à jour du modèle et politique de changement de comportement

Vue d’ensemble

Snowflake met continuellement à jour les modèles qui alimentent les fonctionnalités AI de Cortex permettant d’améliorer la qualité, les performances et la disponibilité. Ces mises à jour peuvent introduire des changements dans le comportement, la disponibilité ou le statut du cycle de vie du modèle.

Ce document décrit comment les modifications du modèle sont définies, comment elles sont communiquées et comment le cycle de vie et l’obsolescence du modèle sont gérés.

Cycle de vie du modèle

Les modèles dans Cortex suivent un cycle de vie défini pour communiquer l’état de préparation et la stabilité :

  • Avant-première privée

  • Aperçu public

  • Disponibilité générale (GA)

  • Héritage

  • Fin de vie (EOL)

Le statut du cycle de vie reflète la durée de vie et le niveau de prise en charge d’un modèle. Au fur et à mesure que les modèles progressent dans ces étapes, leur statut se reflétera dans les zones de contact avec les clients.

Les modèles en avant-première sont destinés à être évalués et peuvent changer plus fréquemment. Les modèles GA sont considérés comme stables et adaptés à une utilisation en production.

Types de changements du modèle

Une mise à jour du modèle est considérée comme un changement de comportement si elle produit ce qui suit :

  • Modifications apportées à la syntaxe requise, y compris la spécification d’un modèle ou d’une version de modèle

  • Modifications apportées à la structure des sorties du modèle

  • Obsolescence d’un modèle.

Ces changements peuvent avoir un impact sur la façon dont les clients interagissent avec les modèles et doivent être examinés dans le cadre des processus de gouvernance normaux.

Comment les changements sont transmis

Snowflake communique les mises à jour liées au modèle par le biais des mécanismes suivants :

  • Versions de changement de comportement (BCRs ) - Utilisées pour les changements pouvant nécessiter une action du client ou avoir un impact sur les workflows existants.

  • Nouveautés - Utilisées pour les améliorations ou les ajouts qui ne modifient pas sensiblement la façon dont les clients interagissent avec les modèles

Les obsolescences de modèles sont communiquées séparément des versions groupées afin de fournir une notification claire et rapide.

Politique de dépréciation

Snowflake abandonne périodiquement les modèles pour assurer aux clients l’accès à des options de haute qualité et bien prises en charge.

Modèles pour disponibilité générale (GA)

  • Snowflake fera des efforts raisonnables pour fournir un préavis d’au moins 60 jours avant la dépréciation

Pour les modèles d’avant-première :

  • Les délais d’obsolescence ne sont pas garantis et peuvent survenir avec un préavis plus court.

Pendant la période d’obsolescence :

  • Les clients sont tenus de migrer vers des modèles alternatifs avant la date d’obsolescence

  • Après l’obsolescence, les modèles peuvent ne plus être disponibles à l’utilisation

Le statut du cycle de vie reflétera l’obsolescence résultant de la transition vers Legacy et, éventuellement, la fin de vie.