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  | 
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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  | 
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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  | 
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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  | 
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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  | 
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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  | 
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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  | 
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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)  | 
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初心者  | 
Snowflake Notebooksの GPUs で XGBoost モデルをトレーニングする  | 
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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  | 
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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  | 
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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  | 
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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  | 
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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  |