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。
| クイックスタート | レベル | 説明 | 
|---|---|---|
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | 
| クイックスタート | レベル | 説明 | 
|---|---|---|
| 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 | |
| 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) | |
| 初心者 | Snowflake Notebooksの GPUs で XGBoost モデルをトレーニングする | |
| 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 | 
| クイックスタート | レベル | 説明 | 
|---|---|---|
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 |