scikit-learn

O registro oferece suporte a modelos criados usando scikit-learn (modelos derivados de sklearn.base.BaseEstimator ou sklearn.pipeline.Pipeline).

As seguintes opções adicionais podem ser usadas no dicionário options quando você chamar log_model:

Opção

Descrição

target_methods

Uma lista dos nomes dos métodos disponíveis no objeto modelo. Os modelos scikit-learn têm os seguintes métodos de destino por padrão, assumindo que o método existe: predict, transform, predict_proba, predict_log_proba, decision_function.

Você deve especificar o parâmetro sample_input_data ou signatures ao registrar um modelo scikit-learn para que o registro conheça as assinaturas dos métodos de destino.

Exemplo

Neste exemplo, um RandomForestClassifier e um Pipeline são treinados e registrados no registro de modelos.

from snowflake.ml.registry import Registry
from sklearn import datasets, ensemble

# create a session and set DATABASE and SCHEMA
# session = ...

registry = Registry(session=session, database_name=DATABASE, schema_name=SCHEMA)

iris_X, iris_y = datasets.load_iris(return_X_y=True, as_frame=True)

# Rename columns so they are valid Snowflake identifiers
column_name_map = {
        'sepal length (cm)': 'sepal_length',
        'sepal width (cm)': 'sepal_width',
        'petal length (cm)': 'petal_length',
        'petal width (cm)': 'petal_width'
}
iris_X = iris_X.rename(columns=column_name_map)

# Train the model
clf = ensemble.RandomForestClassifier(random_state=42)
clf.fit(iris_X, iris_y)

# Log the model in the registry
model_ref = registry.log_model(
    clf,
    model_name="RandomForestClassifier",
    version_name="v1",
    sample_input_data=iris_X,
    options={
        "method_options": {
            "predict": {"case_sensitive": True},
            "predict_proba": {"case_sensitive": True},
            "predict_log_proba": {"case_sensitive": True},
        }
    },
)

# Generate predictions
model_ref.run(iris_X[-10:], function_name='"predict_proba"')

# Pipelines can also be logged in the registry
from sklearn import pipeline, preprocessing

pipe = pipeline.Pipeline([
    ('scaler', preprocessing.StandardScaler()),
    ('classifier', ensemble.RandomForestClassifier(random_state=42)),
])
pipe.fit(iris_X, iris_y)

model_ref = registry.log_model(
    pipe,
    model_name="Pipeline",
    version_name="v1",
    sample_input_data=iris_X,
    options={
        "method_options": {
            "predict": {"case_sensitive": True},
            "predict_proba": {"case_sensitive": True},
            "predict_log_proba": {"case_sensitive": True},
        }
    },
)

# Generate predictions
model_ref.run(iris_X[-10:], function_name='"predict_proba"')

Nota

Você pode combinar o pré-processamento do scikit-learn com um modelo XGBoost como um pipeline do scikit-learn.