AI e ML Snowflake

A Snowflake oferece duas grandes categorias de recursos poderosos e inteligentes baseados em inteligência artificial (AI) e aprendizado de máquina (ML). Esses recursos podem ajudar você a fazer mais com seus dados em um tempo menor do que nunca.

  • Snowflake Cortex é um conjunto de recursos de AI que usa modelos de linguagem grandes (LLMs) para entender dados não estruturados, responder a perguntas em linguagem natural e fornecer assistência inteligente. Esta suíte de recursos da Snowflake AI inclui:

  • ML do Snowflake fornece funcionalidade para você construir seus próprios modelos.

    • As funções ML simplificam o processo de criação e uso de modelos tradicionais de aprendizado de máquina para detectar padrões em seus dados estruturados. Essas poderosas ferramentas de análise prontas para uso ajudam analistas, engenheiros de dados e cientistas de dados com pouco tempo a entender, prever e classificar dados, sem qualquer programação.

    • Para cientistas e desenvolvedores de dados, o Snowflake ML permite desenvolver e operacionalizar modelos personalizados para resolver seus desafios com dados exclusivos, mantendo seus dados dentro do Snowflake. O Snowflake ML incorpora classes de desenvolvimento de modelo baseadas em estruturas de ML populares, juntamente com recursos de ML Ops, como um repositório de recursos, um registro de modelo, conectores de estrutura e instantâneos de dados imutáveis.

Uso dos recursos do Snowflake AI

Os recursos do Snowflake AI e seus modelos subjacentes são projetados com os seguintes princípios em mente:

  • Segurança total. Exceto quando você escolher, todos os modelos de AI são executados dentro do perímetro de segurança e governança da Snowflake. Seus dados não estão disponíveis para outros clientes ou desenvolvedores de modelo.

  • Privacidade de dados. O Snowflake nunca usa seus dados de cliente para treinar modelos disponibilizados à nossa base de clientes.

  • Controle. Você tem controle sobre o uso dos recursos do Snowflake AI pela sua equipe por meio do controle de acesso baseado em funções.

Processo de atualização do modelo de AI/ML

A Snowflake trabalha continuamente para melhorar a qualidade de suas ofertas, incluindo os modelos que equipam os recursos da Snowflake AI. Esta seção descreve como as atualizações desses modelos se encaixam no processo de Mudança de comportamento do Snowflake.

Política de alteração de comportamento e atualização do modelo

Visão geral

O Snowflake atualiza continuamente os modelos que alimentam os recursos do Cortex AI para melhorar a qualidade, o desempenho e a disponibilidade. Essas atualizações podem introduzir alterações no comportamento, na disponibilidade ou no status do ciclo de vida do modelo.

Este documento descreve como as alterações do modelo são definidas, como são comunicadas e como o ciclo de vida e a descontinuação do modelo são gerenciados.

Ciclo de vida do modelo

Os modelos no Cortex seguem um ciclo de vida definido para comunicar prontidão e estabilidade:

  • Versão preliminar privada

  • Versão preliminar pública

  • Disponibilidade geral (GA)

  • Legado

  • Fim da vida útil (EOL)

O status do ciclo de vida reflete a maturidade e o nível de suporte de um modelo. À medida que os modelos progridem por essas etapas, o status deles é refletido em todas as superfícies voltadas para o cliente.

Os modelos em versão preliminar destinam-se à avaliação e podem ser alterados com mais frequência. Os modelos GA são considerados estáveis ​​e adequados para uso em produção.

Tipos de alterações de modelo

Uma atualização de modelo é considerada uma alteração de comportamento se resultar em qualquer uma das seguintes opções:

  • Alterações na sintaxe necessária, incluindo a especificação de um modelo ou versão do modelo

  • Alterações na estrutura das saídas do modelo

  • Descontinuação de um modelo

Essas alterações podem impactar a forma como os clientes interagem com os modelos e devem ser revisadas como parte dos processos normais de governança.

Como as alterações são comunicadas

O Snowflake comunica atualizações relacionadas a modelos por meio dos seguintes mecanismos:

  • Versões de alteração de comportamento (BCRs) – utilizado para alterações que podem exigir ação do cliente ou impactar fluxos de trabalho existentes

  • Novidades – utilizado para melhorias ou adições que não alteram materialmente a forma como os clientes interagem com os modelos

A descontinuação de modelos é comunicada separadamente das versões agrupadas para fornecer uma notificação clara e oportuna.

Política de descontinuação

A Snowflake descontinua modelos periodicamente para garantir que os clientes tenham acesso a opções de alta qualidade e com suporte.

Para modelos em disponibilidade geral (GA):

  • A Snowflake fará todos os esforços razoáveis ​​para fornecer um aviso prévio de pelo menos 60 dias antes da descontinuação

Para modelos em versão preliminar:

  • Os cronogramas de descontinuação não são garantidos e podem ocorrer com um aviso prévio menor

Durante o período de descontinuação:

  • Espera-se que os clientes migrem para modelos alternativos antes da data de descontinuação

  • Após a descontinuação, os modelos podem não estar mais disponíveis para uso

O status do ciclo de vida refletirá a descontinuação durante a transição para Legado e, por fim, para Fim da vida útil.