Interface do usuário do Snowflake Model Registry¶
Nota
A UI do Model Registry Snowsight está geralmente disponível em todas as implantações.
A UI de serviços de inferência para SPCS Model Serving está em versão preliminar somente para implementações comerciais no AWS, Azure e GCP.
Na página Models do Snowsight, você pode encontrar todos os seus modelos de aprendizado de máquina. Você também pode visualizar seus metadados e implementações.
Detalhes do modelo¶
A página de Models exibe os modelos que você criou e registrou no Snowflake Model Registry ou tem acesso aos modelos por meio do privilégio USAGE ou READ. Ambos são modelos que foram desenvolvidos com Snowpark ML e modelos de origem externa (como modelos do Hugging Face). Ela também mostra modelos bem ajustados do Cortex e pode incluir outros tipos de modelos que será possível criar em versões futuras do Snowflake.
Para exibir a página “Models”, no menu de navegação, selecione AI & ML » Models. A lista resultante contém todos os modelos no Snowflake Model Registry em todos os bancos de dados e esquemas aos quais sua função atual tem acesso.
Nota
Se você não vir nenhum modelo, verifique se sua função tem os privilégios necessários.
Para abrir a página de detalhes de um modelo, selecione a linha correspondente na lista Models. A página de detalhes exibe informações chave do modelo, incluindo descrição, tags e versões do modelo.
Para editar a descrição do modelo ou excluir o modelo, selecione … no canto superior direito.
Para abrir a página de detalhes da versão, selecione uma versão do modelo. Esta página exibe metadados da versão do modelo, como métricas, e uma lista de métodos disponíveis que podem ser chamados do Python ou SQL.
Para exibir o código que chama a função do modelo, selecione o link SQL ou Python ao lado dele. É possível copiar este trecho de código em uma planilha SQL do Snowsight ou em um notebook Python.
Para adicionar ou modificar metadados ou excluir a versão do modelo, selecione … no canto superior direito.
A guia Files contém uma lista dos artefatos subjacente da versão do modelo. É possível baixar arquivos individuais nessa página. Essa página só estará disponível se o usuário tiver o privilégio OWNERSHIP ou READ no modelo.
A guia Lineage mostra as informações completas sobre a linhagem do fluxo de dados do modelo, inclusive os conjuntos de dados usados para treinar o modelo, as exibições de recursos do Feature Store e as tabelas de dados de origem.
Implementação de modelos de usuário¶
Você pode implementar modelos no SPCS Model Serving diretamente da página “Model Registry”.
Nota
O Snowflake Model Registry oferece suporte apenas à implantação de modelos de usuário no SPCS Model Serving.
Para implementar um modelo, siga estas etapas:
Selecione um modelo da lista de modelos.
Na página de detalhes do modelo, navegue até a seção Versions.
Para abrir a página de detalhes, selecione uma versão do modelo na lista.
Na página de detalhes da versão, selecione o botão Deploy.
No painel aberto, insira um nome para o serviço a ser implantado.
Selecione se você quer criar um ponto de extremidade da REST API para o serviço implantado.
Selecione um pool de computação para o serviço implantado.
(Opcional) Para personalizar o desempenho e o uso de recurso, você pode ajustar detalhes nas configurações avançadas, como o número de trabalhadores, CPU e memória.
Selecione Deploy.
O processo de implantação pode levar até 15 minutos para criar o serviço.
Após a conclusão da implantação, você poderá visualizar o serviço na guia Inference Services da página principal do registro de modelos.
Serviços de inferência de modelos¶
Você pode ver os serviços de inferência de modelos criados com o SPCS Model Serving na UI do Model Registry. A página principal de listagem de modelos mostra o status dos serviços de inferência criados para qualquer modelo.
Se você selecionar o nome e uma versão do modelo, pode usar a guia Inference Services na página de detalhes para saber mais sobre o serviço de inferência implantado, assim como suspender esse serviço. Isso também mostra a lista de funções que o serviço expõe. Você pode ver ou copiar o snippet de código SQL ou Python sobre o uso.
Selecione Open Details para exibir os parâmetros do serviço. Para visualizar mais detalhes sobre o serviço de inferência implementado, selecione Open Service Details do painel de parâmetros de serviço. Você também pode acessar os detalhes do serviço na guia Inference Services na página principal do registro de modelos.
Monitoramento de modelos¶
Para todos os modelos que têm Monitores de modelos anexados a eles, você pode visualizar as métricas de monitoramento de modelos usando os Monitores de modelos na página de detalhes do modelo.
Selecione os monitores de modelo desejados para exibir o painel de monitoramento:
Selecione Compare para visualizar o menu da versão do modelo e selecione uma segunda versão do modelo para comparar com esta versão do modelo:
O monitoramento é compatível com um grande número de métricas de precisão de modelo, desvio de modelo e desvio de recurso. Para selecionar as métricas que são computadas e exibidas, selecione o ícone Settings para escolher as métricas desejadas:
