Snowpark用に最適化されたウェアハウス¶

Snowpark用に最適化されたウェアハウスを使用する場合¶

Snowparkワークロードは、標準ウェアハウスとSnowpark用に最適化されたウェアハウスの両方で実行できます。Snowpark用に最適化されたウェアハウスは、単一の仮想ウェアハウスノードで ストアドプロシージャ を使用する ML トレーニングのユースケースなど、大量のメモリを必要とするワークロードにお勧めします。Snowpark用に最適化された仮想ウェアハウスの初期作成と再開には、標準のウェアハウスよりも時間がかかる場合があります。さらに、 UDF または UDTF を使用するSnowparkワークロードも、Snowpark用に最適化されたウェアハウスの恩恵を受ける可能性があります。

Snowpark用に最適化されたウェアハウスの作成¶

CREATE WAREHOUSE コマンドで warehouse_type プロパティを使用して、Snowpark用に最適化された新しいウェアハウスを作成します。

Snowpark用に最適化された新しいウェアハウス snowpark_opt_wh を作成します。

CREATE OR REPLACE WAREHOUSE snowpark_opt_wh WITH
  WAREHOUSE_SIZE = 'MEDIUM'
  WAREHOUSE_TYPE = 'SNOWPARK-OPTIMIZED';

alter warehouse snowpark_opt_wh set max_concurrency_level = 1;

Snowpark用に最適化されたウェアハウスのプロパティの変更¶

ALTER WAREHOUSE コマンドを使用して、ウェアハウスタイプを含む、ウェアハウスのプロパティを変更できます。

ALTER WAREHOUSE snowpark_opt_wh SUSPEND;

Snowpark Pythonストアドプロシージャを使用した ML トレーニングワークロードの実行¶

機械学習モデルとSnowpark Pythonの詳細については、 Snowpark Pythonを使用した機械学習モデルのトレーニング をご参照ください。

Snowpark用に最適化されたウェアハウスの請求¶

次のテーブルは、Snowpark用に最適化された仮想ウェアハウスに対して1時間あたりに請求されるSnowflakeクレジットをウェアハウスのサイズ別に示しています。Snowpark用に最適化されたウェアハウスは、 X-SMALL または SMALL のウェアハウスサイズではサポートされていません。

仮想ウェアハウスのクレジット使用状況の詳細については、 仮想ウェアハウスのクレジット使用状況 をご参照ください。

リージョンの可用性¶

Snowpark 用に最適化されたウェアハウスは、AWS、Azure、Google Cloud のすべてのリージョンで利用可能です。