Warehouses otimizados para Snowpark

Este tópico explica como criar e usar os warehouses otimizados para Snowpark que fornecem 16x de memória por nó em comparação com um warehouse virtual padrão Snowflake.

Neste tópico:

Quando usar um warehouse otimizado para Snowpark

As cargas de trabalho do Snowpark podem ser executadas em warehouses otimizados para Snowpark e padrão. Os warehouses otimizados para Snowpark são recomendados para cargas de trabalho com grandes requisitos de memória, como casos de uso de treinamento de ML usando um procedimento armazenado em um nó único do warehouse virtual. A criação e retomada inicial de um warehouse virtual otimizado para Snowpark pode levar mais tempo do que os warehouses padrão. Além disso, as cargas de trabalho do Snowpark, usando UDF ou UDTF, também podem se beneficiar dos warehouses otimizados para Snowpark.

Os warehouses otimizados para Snowpark não oferecem suporte a Query Acceleration.

Criação de um warehouse otimizado para Snowpark

Use a propriedade warehouse_type no comando CREATE WAREHOUSE para criar um novo warehouse otimizado para Snowpark.

Crie um novo warehouse otimizado para Snowpark snowpark_opt_wh:

CREATE OR REPLACE WAREHOUSE snowpark_opt_wh WITH
  WAREHOUSE_SIZE = 'MEDIUM'
  WAREHOUSE_TYPE = 'SNOWPARK-OPTIMIZED';
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Dica

Para aumentar os recursos de memória e CPU ao executar UDFs ou procedimentos armazenados do Snowpark, configure o parâmetro MAX_CONCURRENCY_LEVEL para seu warehouse usando o comando CREATE WAREHOUSE ou ALTER WAREHOUSE. Por exemplo:

alter warehouse snowpark_opt_wh set max_concurrency_level = 1;
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Para verificar se os recursos de computação para seu warehouse foram totalmente provisionados, use SHOW WAREHOUSES para verificar state.

Modificação das propriedades do warehouse otimizado para Snowpark

O comando ALTER WAREHOUSE pode ser usado para modificar as propriedades do warehouse, incluindo o tipo de warehouse.

Nota

A alteração do tipo de warehouse usando o comando ALTER WAREHOUSE só é suportada para um warehouse no estado SUSPENDED. Para suspender um warehouse antes de alterar a propriedade warehouse_type, execute a seguinte instrução:

ALTER WAREHOUSE snowpark_opt_wh SUSPEND;
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Uso de procedimentos armazenados Python Snowpark para executar cargas de trabalho de treinamento de ML

Para obter mais informações sobre modelos de machine learning e Snowpark Python, consulte Treinamento dos modelos de machine learning com Snowpark Python.

Faturamento de warehouses otimizados para Snowpark

A tabela a seguir mostra os créditos Snowflake cobrados por hora para um warehouse virtual otimizado para Snowpark por tipo de warehouse. Os warehouses otimizados para Snowpark não são suportados em tamanhos de warehouse X-Small ou SMALL.

Para obter mais detalhes sobre o uso de crédito do warehouse virtual, consulte Virtual Warehouse Credit Usage.

X-Small

Small

Medium

Large

X-Large

2X-Large

3X-Large

4X-Large

5X-Large

6X-Large

Créditos/hora

n/a

n/a

6

12

24

48

96

192

384

768

Disponibilidade de região

Warehouses otimizados para Snowpark estão disponíveis em todas as regiões de AWS, Azure e Google Cloud.