Snowflake AI 및 ML

Snowflake는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 기반으로 하는 강력하고 지능적인 기능으로 크게 두 가지 카테고리를 제공합니다. 이러한 기능을 사용하면 그 어느 때보다 더 짧은 시간에 데이터로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • Snowflake Cortex 는 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용하여 비정형 데이터를 이해하고, 자유형 질문에 답하며, 지능적인 지원을 제공하는 AI 기능 모음입니다. 이 Snowflake AI 기능 세트는 다음과 같이 구성됩니다.

  • Snowflake ML 은 사용자가 직접 모델을 구축할 수 있는 기능을 제공합니다.

    • ML 함수 는 정형 데이터에서 패턴을 감지하기 위해 기존 머신 러닝 모델을 생성하고 사용하는 프로세스를 간소화합니다. 이러한 강력하고 바로 사용 가능한 분석 도구는 시간에 쫓기는 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자가 프로그래밍 없이도 데이터를 이해하고, 예측하고, 분류하는 데 도움이 됩니다.

    • 데이터 과학자와 개발자를 위해, Snowflake ML 을 사용하면 데이터를 Snowflake 내에 보관하면서도 고유한 데이터 과제를 해결하기 위한 사용자 지정 모델을 개발하고 운영화할 수 있습니다. Snowflake ML은 특징 저장소, 모델 레지스트리, 프레임워크 커넥터, 변경 불가능한 데이터 스냅샷 등 ML Ops 기능과 함께 인기 있는 ML 프레임워크를 기반으로 하는 모델 개발 클래스를 포함합니다.

Snowflake AI 기능 사용

Snowflake AI Features와 그 기본 모델은 다음 원칙을 염두에 두고 설계되었습니다.

  • 완벽한 보안. 자신이 선택한 경우를 제외하고 모든 AI 모델은 Snowflake의 보안 및 거버넌스 경계 내에서 실행됩니다. 사용자 자신의 데이터가 다른 고객이나 모델 개발자에게 제공되지 않습니다.

  • 데이터 개인정보 보호. Snowflake는 고객 데이터를 사용하여 고객 기반에 제공되는 모델을 훈련시키지 않습니다.

  • 제어. 익숙한 역할 기반 액세스 제어 를 통해 팀의 Snowflake AI Features 사용을 제어할 수 있습니다.

AI/ML 모델 업데이트 프로세스

Snowflake는 Snowflake AI Features를 구동하는 모델을 포함하여 제품과 서비스의 품질을 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 이 섹션에서는 그와 같은 모델의 업데이트가 Snowflake의 동작 변경 프로세스에 적용되는 방식을 설명합니다.

모델 업데이트 및 동작 변경 정책

개요

Snowflake는 품질, 성능, 가용성을 개선하기 위해 Cortex AI 기능을 구동하는 모델을 지속적으로 업데이트합니다. 이러한 업데이트로 인해 모델 동작, 가용성 또는 수명 주기 상태가 변경될 수 있습니다.

이 문서에서는 모델 변경 사항을 정의하는 방법, 변경 사항을 전달하는 방법, 모델 수명 주기 및 사용 중단을 관리하는 방법에 대해 설명합니다.

모델 수명 주기

Cortex의 모델은 정의된 수명 주기를 따라 준비 상태와 안정성을 전달합니다.

  • 비공개 미리 보기

  • 공개 미리 보기

  • 일반 공급(GA)

  • 레거시

  • 수명 종료(EOL)

수명 주기 상태는 모델의 성숙도와 지원 수준을 반영합니다. 모델이 이러한 스테이지를 진행함에 따라 모델의 상태는 고객이 대면하는 표면 전체에 반영됩니다.

미리 보기 모델은 평가용으로 제공되며 더 자주 변경될 수 있습니다. GA 모델은 안정적이고 프로덕션 사용에 적합한 것으로 간주됩니다.

모델 변경 유형

모델 업데이트로 인해 다음 중 하나가 발생하면 동작 변경으로 간주됩니다.

  • 모델 또는 모델 버전 지정을 포함하여 필수 구문에 대한 변경 사항

  • 모델 출력 구조의 변경 사항

  • 모델의 사용 중단

이러한 변경 사항은 고객이 모델과 상호 작용하는 방식에 영향을 줄 수 있으며 일반적인 거버넌스 프로세스의 일부로 검토되어야 합니다.

변경 사항이 전달되는 방식

Snowflake는 다음 메커니즘을 통해 모델 관련 업데이트를 전달합니다.

  • 동작 변경 릴리스(BCRs) — 고객의 조치가 필요하거나 기존 워크플로에 영향을 미칠 수 있는 변경 사항에 사용됩니다.

  • 새로운 기능 — 고객이 모델과 상호 작용하는 방식을 크게 변경하지 않는 개선 또는 추가에 사용됩니다.

모델 사용 중단은 번들 릴리스와 별도로 전달되어 명확하고 시기적절한 알림을 제공합니다.

사용 중단 정책

Snowflake는 고객이 잘 지원되는 고품질 옵션에 액세스할 수 있도록 모델을 주기적으로 사용 중단합니다.

일반 공급(GA) 모델의 경우:

  • Snowflake는 사용 중단 최소 60일 전에 사전 통지를 제공하기 위해 합당한 노력을 기울일 것입니다.

미리 보기 모델의 경우:

  • 사용 중단 타임라인은 보장되지 않으며 공지 기간이 더 짧아질 수 있습니다.

사용 중단 기간 중:

  • 고객은 사용 중단 날짜 이전에 대체 모델로 마이그레이션해야 합니다.

  • 사용 중단 이후에는 모델을 더 이상 사용하지 못할 수 있습니다.

수명 주기 상태는 레거시로의 전환과 궁극적으로는 수명 종료까지의 사용 중단을 반영합니다.