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Snowflake MLでモデルを大規模に構築、展開、提供
Snowflakeでのモデルの大規模な構築と展開に関する、一般提供されている最新の発表をご確認ください。
機能
Snowflake ML
ガバナンスが確保されたデータと同じプラットフォーム上に分散したGPUやCPUを配置することで、プロトタイプから実稼働環境まで機械学習を加速できます。一元的なUIを通じて、メンテナンスや構成のインフラストラクチャなしにモデル開発とMLOpsを合理化できます。
概要
MLワークフローのための多くのツールの集約は複雑になりかねません。各モデルを単一のプラットフォームで実稼働可能な状態にします。
ツール、ワークフロー、コンピュートインフラストラクチャをデータに収束する高度な統合プラットフォームにより、ML特徴量とモデルを大規模に開発、展開、監視できます。
開発とMLOpsの統合
データの存在するプラットフォーム上で、あらゆるオープンソースモデルを使用してモデルパイプラインをエンドツーエンドで統合できます。
すぐに使えるモデルのスケーリング
組み込みのインフラストラクチャ最適化により、MLパイプラインをCPUやGPU上でスケーリングできます。手動のチューニングや設定は不要です。
信頼できるMLインサイトを生成する
ライフサイクル全体を通じて、Snowflakeで特徴量やモデルの発見、管理、ガバナンス維持を実施できます。
MLワークフロー
Snowflake MLを使用して 開発から実稼働へのライフサイクルを加速
モデル開発
Snowflakeデータでスケーラブルなモデルを構築
MLジョブを使用して、データロードを最適化し、コンテナランタイムでのSnowflake Notebookまたは任意のIDEからモデルトレーニングを提供できます。
- XGBoostやPyTorchなどのプリインストールされたライブラリを使用するか、PyPiやHuggingFaceなどのオープンソースハブから任意のパッケージをpipコマンドでインストールします。
特徴量管理
実稼働グレードのパイプラインのための特徴量の開発と管理
Snowflake特徴量ストアは、バッチデータとストリーミングデータを継続的に自動リフレッシュしながら、ML特徴量を作成、管理、提供します。トレーニングと推論全体にわたって、特徴量の発見可能性、再利用、ガバナンスを促進します。
実稼働
あらゆる場所に構築されたMLモデルを展開して低レイテンシーの推論を実現
Snowflakeモデルレジストリ内の任意の場所に構築されたモデルをログとして記録し、分散したGPUまたはCPUを使用したSnowflakeデータのリアルタイム予測やバッチ予測に役立てることができます。
- 統合されたMLのオブザーバビリティにより、パフォーマンスとドリフトメトリクスを簡単に監視できます。
機能の概要
Snowflake MLの開発
と実稼働のための統合機能の詳細
今すぐ開始する
Snowflakeを実際に使ってみる
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- 400ドルの無料クレジットで開始
- 最新のSnowflake ML特徴量に迅速にアクセス
- CPUまたはGPUを使用したモデルの構築と展開
エンドツーエンドのML
よくある質問
SnowflakeでMLワークフローにCPUとGPUの両方を使用できますか？
はい、データサイエンティストやMLエンジニアは、CPUやGPUで分散処理を実行するモデルを構築して展開できます。これは、Snowflake MLプラットフォームを支える基盤となるコンテナベースのインフラストラクチャによって実現しています。
Snowflakeデータでモデルの構築を開始するにはどうすればよいですか？
Snowflake Notebookから直接、またはMLジョブを使用して任意のIDEを通じて、特徴量やモデルを構築できます。
Snowflakeで構築したモデルは実稼働環境でのみ実行できますか？
いいえ、外部で任意の場所に構築したモデルを持ち込み、Snowflakeデータで実稼働させることができます。推論時には、MLのオブザーバビリティやRBACガバナンスなどの統合されたMLOps機能を活用できます。
Snowflake MLはオープンソースと互換性がありますか？
はい、Snowflake MLはあらゆるオープンソースライブラリと高度な互換性があります。pipを使用してオープンソースリポジトリにセキュアにアクセスし、Hugging Faceなどのハブから任意のモデルを取り込みます。
Snowflake MLの料金の仕組みはどのようになっていますか？
Snowflakeは、最新のクレジット料金テーブルを使用した使用量ベースの価格設定モデルを採用しています。
Snowflake MLを無料で試すことはできますか？
はい、無料トライアル体験から直接、MLクイックスタートを試すことができます。
