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Snowflake에서 GPU로 Scikit-Learn과 Pandas 성능 극대화
코드 변경 없이 GPU로 scikit-learn, pandas, UMAP, HDBSCAN의 모델 개발 속도를 획기적으로 높이는 방법을 확인하세요.
기능
Snowflake ML
Snowflake CoCo를 사용해 데이터에서 예측 인사이트를 더 빠르게 확보하세요. 거버넌스가 적용된 데이터가 있는 위치에서 자연어만으로 프로덕션 환경에 바로 사용할 수 있는 ML 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
개요
에이전틱 ML로 모델을 더 빠르게 프로덕션에 배포
자동화된 ML 파이프라인으로 모델 수명 주기를 가속화합니다. 데이터, 피처, 모델, 노트북 전반의 네이티브 컨텍스트를 활용해 통합된 거버넌스 플랫폼에서 비즈니스에 맞는 예측 인사이트를 확보할 수 있습니다.
단일 플랫폼에서 ML 워크플로우 통합
데이터가 이미 있는 환경에서 개발, 추론 및 운영 전반의 워크플로우를 통합하세요.
신뢰성 있는 ML 인사이트 확보
중앙 집중식 계보와 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 통해 전체 수명 주기에 걸쳐 Snowflake의 피처와 모델을 검색, 관리 및 관리합니다.
ML 워크플로우
Snowflake ML로 노트북에서 프로덕션 배포까지
모델 개발
에이전틱 ML로 네이티브 컨텍스트를 이해하는 확장 가능한 모델 구축
- ML 파이프라인을 자연어 프롬프트를 통해 Snowflake CoCo에서 생성하고 반복 개선합니다.
Snowflake Notebooks 또는 Snowflake의 VS Code Extension이나 Cursor를 통해 VS Code에서 직접 데이터 로딩을 최적화하고 학습을 가속화할 수 있습니다.†
XGBoost와 PyTorch 같은 사전 설치된 라이브러리를 사용하거나, PyPI 및 Hugging Face와 같은 오픈 소스 허브에서 pip install로 라이브러리를 설치할 수 있습니다.
Cortex Training으로 오픈 웨이트 파운데이션 모델을 맞춤화하고 학습시킵니다.*
피처 관리
프로덕션급 파이프라인을 위한 배치 및 실시간 피처 개발 및 관리
- Snowflake Feature Store를 사용하여 배치 또는 스트리밍 데이터에서 20밀리초 미만으로 지속적인 자동 새로 고침을 수행하며 ML 피처를 생성, 관리 및 제공합니다.
학습 및 추론 전반에서 피처의 검색 가능성, 재사용성, 거버넌스를 강화합니다.
통합된 Feature Store UI를 통해 파이프라인 전반의 피처를 손쉽게 검색하고 시각적으로 추적할 수 있습니다.
모델 관리
어떤 환경에서 구축한 ML 모델이든 배치 및 온라인 추론용으로 배포
어떤 플랫폼에서 구축한 모델이든 Snowflake Model Registry에 등록하고, CPU 또는 GPU를 사용해 Snowflake 데이터에 대한 배치 및 실시간 예측을 수행할 수 있습니다.
100밀리초 미만의 응답 시간으로 모델을 서빙해 고객 생애 가치 및 사기 감지 등 저지연 온라인 사용 사례를 지원합니다.
- 통합 ML Observability를 통해 성능 및 드리프트 지표를 손쉽게 모니터링합니다.
기능 개요
Snowflake ML의 개발 및 프로덕션
통합 기능 자세히 알아보기
시작하기
Snowflake와 함께다음 단계로 나아가세요
30일 Trial로 지금 ML Quickstart 시작하기
- 400 달러(USD) 상당의 크레딧 제공
- 최신 Snowflake ML 피처에 즉시 액세스
- CPU 또는 GPU로 모델 구축 및 배포
엔드투엔드 ML
자주 묻는 질문
Snowflake ML에 대해 궁금한 점이 있으신가요? Snowflake가 답해 드립니다. 작동 방식과 시작 방법을 이해하는 데 도움이 되는 주요 질문을 소개합니다.
Snowflake의 ML 워크플로우에는 CPU와 GPU를 모두 사용할 수 있나요?
네, 데이터 과학자와 ML 엔지니어는 CPU 또는 GPU에서 분산 처리를 통해 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다. 이는 Snowflake ML 플랫폼을 구동하는 Ray 기반 최신 컨테이너 인프라에 의해 지원됩니다.
Snowflake는 배치 및 실시간 ML 워크플로우를 모두 지원하나요?
네, Snowflake ML은 온라인 및 배치 워크로드를 모두 처리합니다. 실시간 요구 사항에는 온라인 피처 스토어와 온라인 모델 추론이 GA로 제공되며, 개인화 추천, 사기 감지, 가격 최적화, 이상 감지와 같은 사용 사례를 지원합니다.
Snowflake에서 구축된 모델만 프로덕션에서 실행할 수 있나요?
아니요, 외부에서 구축된 어느 모델이든 Snowflake 데이터에서 프로덕션 실행이 가능합니다. 추론 중에 ML Observability 및 RBAC 거버넌스와 같은 통합 MLOps 기능을 활용할 수 있습니다.
Snowflake ML은 오픈 소스와 호환되나요?
네, Snowflake ML은 모든 오픈소스 라이브러리와 호환됩니다. pip를 통해 오픈소스 리포지토리에 안전하게 액세스하고, Hugging Face와 같은 허브에서 원하는 모델을 가져올 수 있습니다.
Snowflake ML의 요금 체계는 어떻게 되나요?
Snowflake는 소비 기반 가격 책정 방식으로 운용합니다. 최신 크레딧 가격 테이블을 확인하세요.
Snowflake ML을 무료로 체험해 볼 수 있나요?
네, ML Quickstart를 Trial 환경에서 바로 체험할 수 있습니다.
