クイックスタート¶

Snowflake ML を使いこなすには、以下のクイックスタートをご利用ください。

エンドツーエンドの例¶
クイックスタート	レベル	説明
Snowflakeでエンドツーエンドの ML モデルを構築する	初心者	Snowflakeの MLOps 機能の完全な導入を含む、 XGBoost モデルの構築、デプロイ、本番での管理
ML ジョブおよびタスクグラフで ML パイプラインをオーケストレーションする	中程度	完了 ML パイプラインを作成し、データ準備、分散モデルトレーニング、評価、条件付き昇格、自動クリーンアップをタスクグラフでオーケストレーションします。
Scale Embeddings with Snowflake Notebooks on Container Runtime	中程度	オープンソースの埋め込みモデルと大容量バッチ推論の実験
Snowflake Notebooksによる分散 PyTorch を使用した欠陥検出	中程度	GPUs を使用した PyTorch ベースのコンピュータビジョンモデルで欠陥を検出する
Snowflake Notebooksを使用した分散 PyTorch を始めるには	中程度	GPUs を使用して PyTorch で推奨モデルを構築しデプロイする
Building ML Models to Crack the Code of Customer Conversions	中程度	テキストデータを分類し、生成 AI でセンチメント分析を実行し、 XGBoost を使用して顧客の購買を予測する、完全な ML パイプラインを構築する

モデル開発例¶
クイックスタート	レベル	説明
Container RuntimeでSnowflake Notebooksを使い始めるには	初心者	Container Runtime上でSnowflake Notebooksを使用するための基本をカバーする入門クイックスタート
Getting Started with ML Development in Snowflake	初心者	Snowflake Notebooksでのモデル開発（前処理、機能エンジニアリング、モデルトレーニングを含む）
Snowflake Notebooksを使用して GPUs で XGBoost モデルをトレーニングする	初心者	Snowflake Notebooksの GPUs で XGBoost モデルをトレーニングする
Snowflake ML による分散マルチノードおよびマルチ GPU 音声トランスクリプション	中程度	HuggingFace 上で OpenAI のWhisperのlarge-v3でContainer Runtimeを使用して、マルチノード、マルチ GPU の音声トランスクリプションを実行する

MLOps 例¶
クイックスタート	レベル	説明
Introduction to Snowflake Feature Store with Snowflake Notebooks	初心者	Snowflake Feature Storeの基本的な使い方を説明する入門クイックスタート
Getting Started with Snowflake Feature Store API	初心者	Snowflake Feature Storeで APIs を使用するための基本を説明する入門クイックスタート
Snowflakeで ML Observabilityを使い始めるには	初心者	Snowflakeで ML Observabilityを使用するための基本をカバーする入門クイックスタート
Feature StoreおよびModel Registryを使用した ML モデルの開発と管理	中程度	特徴作成、トレーニングデータ生成、モデルトレーニング、推論を含む ML 実験サイクルを実証する