DOCUMENTATION
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Introdução
Guias
Desenvolvedor
Referência
Notas de lançamento
Tutoriais
Status
  1. Visão geral
    • Construtores
    • Snowflake DevOps
      • Observabilidade
        • Biblioteca Snowpark
        • Snowpark API
        • Cargas de trabalho do Spark no Snowflake
        • Aprendizado de máquina
        • Snowflake ML
            1. Ferramentas de desenvolvimento
              1. Container Runtime para ML
              2. Notebooks em Container Runtime
              3. Introdução
                1. Guias de início rápido
                2. Preparar dados
                  1. Carregar dados
                    • Transformar dados (recursos de engenharia)
                      • Processar dados entre partições
                        • Conjuntos de dados
                        • Gerenciar e disponibilizar recursos
                        • Treinar e ajustar modelos
                          1. Treinar modelos
                            • Treinamento distribuído
                              • Treinamento de modelos em partições
                                • Ajustar hiperparâmetros do modelo
                                  • Run an experiment to compare and select models
                                    • Modelagem
                                    • Gerenciar e implantar modelos
                                      1. Registro de modelo
                                        • Exemplos e guias de início rápido
                                          • Modelos de registro
                                            1. Uso de tipos de modelos incorporados
                                                1. Snowflake ML
                                                  • scikit-learn
                                                    • XGBoost
                                                      • MLFlow
                                                        • Pipeline do Hugging Face
                                                      • Traga seus próprios tipos de modelos
                                                        • Processamento personalizado com modelos
                                                          • Uso de modelos particionados
                                                            • Especificação das assinaturas de modelo
                                                            • Gerenciamento de modelos
                                                              • Model Serving
                                                                1. Inferência no warehouse Snowflake
                                                                  • Model Serving no Snowpark Container Services
                                                                    • Pipelines de inferência contínua
                                                                    • Interface do usuário do registro de modelo
                                                                      • SQL API para trabalhar com modelos
                                                                      • Operacionalizar fluxos de trabalho de ML
                                                                        1. Trabalhos ML
                                                                        2. Criar pipelines e implantá-los
                                                                        3. Monitorar e observar modelos
                                                                          1. Observabilidade de modelo
                                                                            • Explicabilidade do modelo
                                                                              • Visualizações de explicabilidade
                                                                              • Linhagem de ML
                                                                              • Integrações
                                                                                1. Dimensionar um aplicativo usando Ray
                                                                                  • CUDA-X Libraries
                                                                                  • Funções ML
                                                                                    • API references
                                                                                2. Ambientes de execução de código Snowpark
                                                                                3. Snowpark Container Services
                                                                                4. Funções e procedimentos
                                                                                5. Registro, rastreamento e métricas
                                                                                6. Snowflake APIs
                                                                                7. APIs de Python do Snowflake
                                                                                8. APIs REST Snowflake
                                                                                9. SQL API
                                                                                10. Aplicativos
                                                                                11. Streamlit no Snowflake
                                                                                12. Snowflake Native App Framework
                                                                                13. Compartilhamento Declarativo do Snowflake
                                                                                14. Snowflake Native SDK para conectores
                                                                                15. Integração externa
                                                                                16. Funções externas
                                                                                17. Conectores Kafka e Spark
                                                                                18. Script Snowflake
                                                                                19. Guia do Desenvolvedor do Script Snowflake
                                                                                20. Ferramentas
                                                                                21. Snowflake CLI
                                                                                22. Git
                                                                                23. Drivers
                                                                                24. Visão geral
                                                                                25. Considerações sobre drivers que reutilizam sessões
                                                                                  • Referência
                                                                                  • Referência de API
                                                                                    DesenvolvedorSnowflake MLGerenciar e implantar modelosModelos de registroUso de tipos de modelos incorporados

                                                                                    Uso de tipos de modelos incorporados¶

                                                                                    O Snowflake Model Registry oferece suporte aos seguintes tipos de modelos incorporados:

                                                                                    • Snowpark ML Modeling

                                                                                    • scikit-learn

                                                                                    • XGBoost

                                                                                    • LightGBM

                                                                                    • CatBoost

                                                                                    • PyTorch

                                                                                    • TensorFlow

                                                                                    • MLFlow PyFunc

                                                                                    • Transformador de sentença

                                                                                    • Pipeline do Hugging Face

                                                                                    Outros tipos de modelos são compatíveis com a classe snowflake.ml.model.CustomModel (consulte Traga seus próprios tipos de modelos por meio de arquivos serializados)

                                                                                    Esta página foi útil?

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