Snowflake ML용 Python APIs¶

Snowflake conda 채널에서 설치하기¶

1. Snowflake ML 을 설치할 conda 환경을 만듭니다. 기존 환경을 사용하려면 이 단계를 건너뛰십시오.

   conda create --name snowpark-ml
   

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2. Conda 환경을 활성화합니다.

   conda activate snowflake-ml
   

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3. Snowflake conda 채널에서 snowflake-ml-python 설치

   conda install --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/snowflake/ snowflake-ml-python
   

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PyPI에서 설치하기¶

Python 패키지 인덱스(PyPI)에서 표준 Python 패키지 관리자 pip 를 사용하여 snowflake-ml-python 을 설치할 수 있습니다.

1. Python 가상 환경을 만들고 활성화합니다.

   python3 -m virtualenv venv
   source venv/bin/activate
   

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2. snowflake-ml-python 패키지 설치:

   python -m pip install snowflake-ml-python
   

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선택적 종속성 설치하기¶

일부 API에는 snowflake-ml-python 의 종속성으로 설치되지 않은 종속성이 필요합니다. 기본적으로 scikit-learn이 설치되어 있습니다. lightgbm, xgboost, keras, pytorch 등과 같은 다른 패키지는 선택적 종속성입니다.

snowflake.ml.modeling.lightgbm 모듈을 사용할 계획이라면 lightgbm을 설치하십시오. 다음 명령을 사용하여 conda 환경을 활성화하고 Snowflake conda 채널에서 lightgbm을 설치하십시오.

conda activate snowflake-ml
conda install --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/snowflake/ lightgbm

다음 명령을 사용하여 가상 환경을 활성화하고 pip 를 사용하여 lightgbm을 설치합니다.

source venv/bin/activate
python -m pip install 'snowflake-ml-python[lightgbm]'

Snowpark Python 설정하기¶

Snowpark Python은 snowflake-ml-python 의 종속성이며 자동으로 함께 설치됩니다. Snowpark Python이 시스템에 아직 설정되어 있지 않은 경우 추가 구성 단계를 수행해야 할 수 있습니다. Snowpark Python 설정 지침은 Snowpark Python을 위한 개발 환경 설정하기 섹션을 참조하십시오.

웨어하우스 지정하기¶

모델 학습이나 추론과 같은 많은 Snowflake ML 특징은 Snowflake 웨어하우스에서 코드를 실행합니다. 이러한 작업은 연결하는 데 사용하는 세션에서 지정한 웨어하우스에서 실행됩니다. 예를 들어, SnowSQL 구성 파일 의 명명된 연결에서 세션을 생성하는 경우 명명된 구성에서 warehousename 매개 변수를 사용하여 웨어하우스를 지정할 수 있습니다.

구성에 아직 존재하지 않는 경우 여기에 표시된 대로 Session 오브젝트를 생성할 때 웨어하우스 설정을 추가할 수 있습니다.

from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.ml.utils import connection_params

# Get named connection from SnowSQL configuration file
params = connection_params.SnowflakeLoginOptions(connection_name="my_connection")

# Add warehouse name for model method calls if it's not already present
if "warehouse" not in params:
    params["warehouse"] = "mlwarehouse"
sp_session = Session.builder.configs(params).create()

세션에 지정된 웨어하우스가 없거나 다른 웨어하우스를 사용하려면 세션의 use_warehouse 메서드를 호출하여 웨어하우스를 지정합니다.

sp_session.use_warehouse("mlwarehouse")