Snowflake ML용 Python APIs¶

Snowflake conda 채널에서 설치하기¶

1. Snowpark ML을 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 snowpark-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. 프로젝트 디렉터리로 변경하고 Python 가상 환경을 활성화합니다.

   cd ~/projects/ml
   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 모델링 종속성 설치하기¶

일부 Snowpark Modeling APIs에는 Snowpark snowflake-ml-python 의 종속성으로 설치되지 않은 종속성이 필요합니다. scikit-learn 및 xgboost 패키지는 기본적으로 설치되지만 lightgbm은 선택적 종속성입니다. snowflake.ml.modeling.lightgbm 네임스페이스의 클래스를 사용하려면 lightgbm을 직접 설치하십시오.

다음 명령을 사용하여 conda 환경을 활성화하고 Snowflake conda 채널에서 lightgbm을 설치하십시오.

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

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

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

Snowflake는 수시로 추가 선택적 종속성을 추가할 수 있습니다. pip를 사용하여 모든 선택적 종속성을 설치하려면 다음을 수행하십시오.

.venv/bin/activate
python -m pip install 'snowflake-ml-python[all]'

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 훈련이나 추론과 같은 여러 Snowflake ML 기능은 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 SnowQSL configuration file
params = connection_params.SnowflakeLoginOptions("myaccount")
# 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")