Snowflake ML Python リリースノート¶

新機能¶

Feature Storeの新機能:

• 事前に計算されたタイルを使用した、効率的でポイントインタイムの正しい時系列機能計算を実現する新しい ``Feature``API を使用したタイルベースの集約のサポート。

新しいモデルレジストリ機能:

• SentenceTransformer モデルは自動シグネチャ推論をサポートするようになりました。SentenceTransformer モデルをログに記録するとき、 sample_input_data はオプションです。入力サンプルデータが提供されていない場合、署名はモデルの埋め込みディメンションから自動的に推測されます。encode、 encode_query、 encode_document、 encode_queries、 encode_documents メソッドはサポートされています。

  import sentence_transformers
  from snowflake.ml.registry import Registry
  
  # Create model
  model = sentence_transformers.SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
  
  # Log model without sample_input_data - signature is auto-inferred
  registry = Registry(session)
  mv = registry.log_model(
      model=model,
      model_name="my_sentence_transformer",
      version_name="v1",
  )
  
  # Run inference with auto-inferred signature (input: "text", output: "output")
  import pandas as pd
  result = mv.run(pd.DataFrame({"text": ["Hello world"]}))
  

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新機能¶

新しい ML ジョブの特徴：

• ML ジョブがPython 3.11とPython 3.12をサポートするようになりました。ジョブは、クライアントPythonバージョンに一致するランタイム環境を自動的に選択します。

バグ修正¶

モデルレジストリのバグ修正:

• HuggingFace のトークン分類（名前付きエンティティ認識）モデルでの空の出力で障害が発生しなくなりました。

使用中のモデルのバグ修正:

• コンテナのステータスが正しくレポートされるようになり、空白とならないようになりました。

新機能¶

新しいモデルレジストリ機能:

• Snowpark Container Services（SPCS）ジョブを使用して、トランスフォーマーパイプラインモデルをリモートでログに記録できるようになりました。

  # create reference to the model
  model = huggingface.TransformersPipeline(
      model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0",
      task="text-generation",
  )
  
  # Remotely log the model, a SPCS job will run async and log the model
  mv = registry.log_model(
      model=model,
      model_name="tinyllama_remote_log",
      target_platforms=["SNOWPARK_CONTAINER_SERVICES"],
      signatures=openai_signatures.OPENAI_CHAT_SIGNATURE,
  )
  

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動作の変更¶

ML ジョブズの動作が変わります。

• additional_payloads パラメーターの動作が変更されています。imports 引数を使用して、 ZIP ファイルやPythonモジュールなどの追加の依存関係を宣言します。ローカルディレクトリとPythonファイルは自動的に圧縮され、内部レイアウトは指定されたインポートパスによって決定されます。インポートパスは、ローカルディレクトリ、Pythonファイル、ステージングされたPythonファイルにのみ適用されます。他のインポートタイプには影響しません。ステージ内のファイルを参照する場合、ディレクトリではなく個別のファイルのみがサポートされます。

実験追跡の動作変更:

• ExperimentTracking はシングルトンクラスになりました。

バグ修正¶

実験追跡のバグ修正:

• log_metrics または log_params で実行メタデータのサイズ制限に達すると、は例外を発生させる代わりに警告を発行するようになりました。

モデルレジストリのバグ修正:

• モデルが SPCS のみのモデルであり、 service_name が指定されていない場合、 ModelVersion.run は ValueError を生成するようになりました。

新しいプレビュー機能¶

• create_service メソッドは推論データが自動的にキャプチャされるかどうかを示すブール値 autocapture を受け入れるようになりました。

新しいリリース機能¶

新しいモデルレジストリ機能:

• 古いクラスはまだ非推奨になっていませんが、新しい snowflake.ml.model.models.huggingface.TransformersPipeline クラスは snowflake.ml.model.models.huggingface_pipeline.HuggingfacePipelineModel を置き換えることを目的としています。新しいクラスは、一般的なタスクのモデル署名を知ることができるため、手動で指定する必要はありません。現在、サポートされているタスクは次のとおりです。

  • fill-mask

  • question-answering

  • summarization

  • table-question-answering

  • text2text-generation

  • text-classification （エイリアス sentiment-analysis）

  • text-generation

  • token-classification （エイリアス ner）

  • translation

  • translation_xx_to_yy

  • ``zero-shot-classification``（モデルをメモリにロードせずにログに記録できます）

• ``list_services``API には、エンタープライズアプリケーション統合なしで別の SPCS ノードまたはノートブックから呼び出すことができる内部エンドポイントが表示されるようになりました。また、各サービスで自動キャプチャが有効になっているかどうかも示します。

新しい DataConnector 機能:

• 新しい to_huggingface_dataset メソッドは、Snowflakeデータを HuggingFace データセットに変換します。インメモリ Dataset``（``streaming=False）およびストリーミング IterableDataset``（``streaming=True）モードの両方をサポートします。

廃止予定に関するお知らせ¶

• snowflake.ml.model.models.huggingface_pipeline.HuggingfacePipelineModel クラスは非推奨され、今後のリリースでは削除される予定です。