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  1. 개요
    • 빌더
    • Snowflake DevOps
      • 가시성
        • Snowpark 라이브러리
        • Snowpark API
        • Snowflake의 Spark 워크로드
        • 머신 러닝
        • Snowflake ML
            1. 개발 도구
              1. Container Runtime for ML
              2. Container Runtime의 Notebooks
              3. 시작하기
                1. 빠른 시작
                2. 데이터 준비하기
                  1. 데이터 로드하기
                    • 데이터 변환(엔지니어 기능)
                      • 파티션 전체에서 데이터 처리하기
                        • 데이터 세트
                        • 기능 관리 및 제공하기
                        • 모델 학습시키기 및 튜닝하기
                          1. 모델 학습시키기
                            • 분산 학습
                              • 파티션 전체에서 모델 학습시키기
                                • 모델 하이퍼 매개 변수 튜닝하기
                                  • Run an experiment to compare and select models
                                    • 모델링
                                    • 모델 관리 및 배포하기
                                      1. 모델 레지스트리
                                        • 예 및 빠른 시작
                                          • 모델 로깅하기
                                            1. 기본 제공 모델 유형 사용하기
                                                1. Snowflake ML
                                                  • scikit-learn
                                                    • XGBoost
                                                      • MLFlow
                                                        • Hugging Face 파이프라인
                                                      • 나만의 모델 유형 가져오기
                                                        • 모델을 사용한 사용자 지정 처리
                                                          • 분할된 모델 사용하기
                                                            • 모델 서명 지정하기
                                                            • 모델 관리하기
                                                              • 모델 제공
                                                                1. Snowflake 웨어하우스의 추론
                                                                  • Snowpark Container Services에서 모델 제공
                                                                    • 연속 추론 파이프라인
                                                                    • Model Registry 사용자 인터페이스
                                                                      • 모델 작업용 SQL API
                                                                      • ML 워크플로 운영화
                                                                        1. ML Jobs
                                                                        2. 파이프라인 생성 및 배포
                                                                        3. 모델 모니터링 및 관찰하기
                                                                          1. 모델 가시성
                                                                            • Model Explainability
                                                                              • 설명 가능성 시각화
                                                                              • ML 계보
                                                                              • 통합
                                                                                1. Ray를 사용하여 애플리케이션 확장하기
                                                                                  • CUDA-X Libraries
                                                                                  • ML 함수
                                                                                    • API references
                                                                                2. Snowpark 코드 실행 환경
                                                                                3. Snowpark Container Services
                                                                                4. 함수와 프로시저
                                                                                5. 로깅, 추적 및 메트릭
                                                                                6. Snowflake APIs
                                                                                7. Snowflake Python APIs
                                                                                8. Snowflake RESTAPIs
                                                                                9. SQL API
                                                                                10. 앱
                                                                                11. Snowflake의 Streamlit
                                                                                12. Snowflake Native App Framework
                                                                                13. Snowflake 선언적 공유
                                                                                14. 커넥터용 Snowflake Native SDK
                                                                                15. 외부 통합
                                                                                16. 외부 함수
                                                                                17. Kafka 및 Spark 커넥터
                                                                                18. Snowflake Scripting
                                                                                19. Snowflake Scripting 개발자 가이드
                                                                                20. 도구
                                                                                21. Snowflake CLI
                                                                                22. Git
                                                                                23. 드라이버
                                                                                24. 개요
                                                                                25. 드라이버가 세션을 재사용할 경우의 고려 사항
                                                                                  • 참조
                                                                                  • API 참조
                                                                                    개발자Snowflake ML모델 관리 및 배포하기모델 로깅하기기본 제공 모델 유형 사용하기

                                                                                    기본 제공 모델 유형 사용하기¶

                                                                                    Snowflake Model Registry는 다음과 같은 기본 제공 모델 유형을 지원합니다.

                                                                                    • Snowpark ML Modeling

                                                                                    • scikit-learn

                                                                                    • XGBoost

                                                                                    • LightGBM

                                                                                    • CatBoost

                                                                                    • PyTorch

                                                                                    • TensorFlow

                                                                                    • MLFlow PyFunc

                                                                                    • 문장 변환기

                                                                                    • Hugging Face 파이프라인

                                                                                    다른 유형의 모델은 snowflake.ml.model.CustomModel 클래스를 통해 지원됩니다(직렬화된 파일을 통해 나만의 모델 유형 가져오기 참조).

                                                                                    이 페이지가 도움이 되었습니까?

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