Snowflake 웨어하우스에서의 추론¶

Python에서의 추론¶

모델 버전의 메서드를 호출하려면 mv.run 을 사용하며, 여기서 mv 는 ModelVersion 오브젝트입니다. 호출할 함수의 이름을 지정하고 필요한 매개 변수와 함께 추론 데이터가 포함된 Snowpark 또는 pandas DataFrame 을 전달합니다. 이 메서드는 Snowflake 웨어하우스에서 실행됩니다.

메서드의 반환값은 전달된 DataFrame 의 유형과 일치하는 Snowpark 또는 pandas DataFrame 입니다. Snowpark DataFrames는 지연 평가되므로 메서드는 DataFrame의 collect, show 또는 to_pandas 메서드가 호출될 때만 실행됩니다.

다음 예에서는 모델의 predict 메서드를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델의 predict 메서드에는 추론 데이터(여기서는 test_features) 외에 어떤 매개 변수도 필요하지 않습니다. 필요한 경우에는 추론 데이터 뒤에 추가 인자로 전달됩니다.

remote_prediction = mv.run(test_features, function_name="predict")
remote_prediction.show()   # assuming test_features is Snowpark DataFrame

특정 모델에서 호출할 수 있는 메서드를 확인하려면 mv.show_functions 를 호출하십시오. 이 메서드의 반환 값은 ModelFunctionInfo 오브젝트의 목록입니다. 이러한 각 오브젝트에는 다음 속성이 포함됩니다.

• name: Python 또는 SQL에서 호출할 수 있는 함수의 이름입니다.

• target_method: 원래 로깅된 모델의 Python 메서드 이름입니다.

SQL에서의 추론¶

MODEL(model_name)!method_name(...) 구문을 사용하여 모델의 메서드를 호출하거나 불러옵니다. 모델에서 사용할 수 있는 메서드는 기본 Python 모델 클래스에 따라 결정됩니다. 예를 들면, 많은 타입의 모델에서 추론 시 predict 라는 메서드를 사용합니다.

기본 모델의 메서드를 호출하려면 다음 구문을 사용합니다. 괄호 안에 메서드 인자를 포함시키고 FROM 절에 추론 데이터가 포함된 테이블을 지정합니다.

SELECT MODEL(<model_name>)!<method_name>(...) FROM <table_name>;

모델의 특정 버전에서 메서드를 호출하려면 모델의 특정 버전에 대한 별칭을 만들고 그 별칭을 통해 메서드를 호출합니다.

특정 버전의 모델에서 메서드를 호출하려면 다음 구문을 사용합니다.

SELECT MODEL(<model_name>,<version_or_alias_name>)!<method_name>(...) FROM <table_name>;

다음 예에서는 LAST 별칭을 사용하여 최신 버전의 모델을 호출합니다.

SELECT MODEL(my_model,LAST)!predict(...) FROM my_table;