2025年4月16日 --- Snowflake ML Jobs --- プレビュー¶

Snowflake ML Jobsをプレビューとしてリリースします。ローカル環境から機械学習（ML）ワークフローを実行できる新機能になります。

Snowflake ML Jobsでは、以下のことが可能です。

• SnowflakeのCompute PoolでMLワークロードを実行し、GPUおよび高いメモリのCPUインスタンスを活用します。

• VS CodeやJupyter Notebookなど、各種の開発環境を使用できるため、SnowflakeのWorksheetsやNotebooksを必要ありません。

• ランタイム環境内にカスタムのPythonパッケージをインストールして使用します。

• Snowflakeの分散APIsを使用して、データの読み込み、トレーニング、ハイパーパラメーターのチューニングを最適化します。

• Apache Airflowなどのオーケストレーションツールと統合できます。

• SnowflakeのAPIsを使用して、ジョブをプログラムで監視および管理します。

Snowflake ML Jobsの主な利点は以下のとおりです。

• スケーラビリティ: 大規模な計算リソースまたはGPUアクセラレーションを必要とするデータセットで大規模なMLトレーニングを実行できます。

• 柔軟性: 既存の開発環境を維持しながら、Snowflakeの計算リソースを活用できます。

• 効率性: 大容量のSnowflakeデータセットを直接扱うことで、データ移動を減らし、高価なデータ転送を回避します。

• 本稼働への移行: MLコードを最小限の変更で開発環境から本番環境に移動し、パイプラインでプログラムによる実行を可能にします。

• 互換性: 最小限のコード修正でオープンソースのMLワークフローをリフトアンドシフトします。

Snowflake ML Jobsを開始するには、 Snowflake MLのジョブ をご覧ください。