Snowflake Snowpark: Eine umfassende Einführung

Snowpark: In-Database-maschinelles Lernen mit Schneeflocke

traditionelles maschinelles Lernen beinhaltet häufig das Verschieben von massiven Datensätzen von Datenbanken in Modelltrainingsumgebungen. Dies ist mit den großen Datensätzen von heute zunehmend ineffizienter. Der Snowflake Snowpark spricht dies an, indem es die In-Database-Verarbeitung aktiviert. Snowpark bietet Bibliotheken und Laufzeiten, um Code (Python, Java, Scala) direkt in der Snowflake -Cloud auszuführen, die Datenbewegung zu minimieren und die Sicherheit zu verbessern.

Warum Snowpark wählen?

Snowpark bietet mehrere wichtige Vorteile:

• In-Database-Verarbeitung: Manipulieren und analysieren Sie die Schneeflockendaten mithilfe Ihrer bevorzugten Sprache ohne Datenübertragung.
• Leistungsverbesserung: Nutzen Sie die skalierbare Architektur von Snowflake zur effizienten Verarbeitung.
• Reduzierte Kosten: Minimieren Sie das Infrastrukturmanagement -Overhead.
• Bekannte Tools: Integrieren Sie sich in vorhandene Tools wie Jupyter oder VS-Code und verwenden Sie vertraute Bibliotheken (Pandas, Scikit-Learn, Xgboost).

Erste Schritte: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Dieses Tutorial zeigt, dass ein hyperparameterstimmiges Modell mit Snowpark erstellt wird.

1. Virtuelle Umgebung Setup: Erstellen Sie eine Konda -Umgebung und installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken (snowflake-snowpark-python, pandas, pyarrow, numpy, matplotlib, seaborn, ipykernel).

2. Datenaufnahme: im Importieren von Stichprobendaten (z. B. dem Datensatz von Seeborn Diamonds) in eine Schneeflockungstabelle. (Hinweis: In realen Szenarien arbeiten Sie normalerweise mit vorhandenen Schneeflocken-Datenbanken.)

3. Snowpark -Sitzungs -Session -Erstellung: Stellen Sie eine Verbindung zur Schneeflocke mit Ihren Anmeldeinformationen (Kontoname, Benutzername, Passwort) fest, die sicher in einer -Datei gespeichert sind (hinzugefügt zu config.py). .gitignore

4. Datenbelastung: Verwenden Sie die Snowpark -Sitzung, um auf die Daten zugreifen und in einen Snowpark -Datenframe zu laden.

Snowpark DataFrames

verstehen

Snowpark -Datenrahmen arbeiten träge und bauen eine logische Darstellung von Operationen auf, bevor sie in optimierte SQL -Abfragen übertragen werden. Dies steht im Gegensatz zu Pandas 'eifriger Ausführung und bietet erhebliche Leistungssteigerungen, insbesondere bei großen Datensätzen.

Wann verwenden Sie Snowpark -Datenrahmen:

Verwenden Sie Snowpark DataFrames für große Datensätze, bei denen das Übertragen von Daten auf Ihre lokale Maschine unpraktisch ist. Für kleinere Datensätze können Pandas ausreichen. Die

-Methode ermöglicht die Umwandlung zwischen Snowpark und Pandas DataFrames. Die to_pandas() -Methode bietet eine Alternative zum Ausführen von SQL -Abfragen direkt. Session.sql()

Snowpark DataFrame -Transformationsfunktionen:

Snowparks Transformationsfunktionen (importiert als F aus snowflake.snowpark.functions) bieten eine leistungsstarke Schnittstelle für die Datenmanipulation. Diese Funktionen werden mit .select(), .filter() und .with_column() Methoden verwendet.

explorative Datenanalyse (EDA):

EDA kann durch Abtastung von Daten aus dem Snowpark -Datenframe, der Konvertierung in einen PANDAS -Datenframe und Verwendung von Visualisierungsbibliotheken wie Matplotlib und Seeborn durchgeführt werden. Alternativ können SQL -Abfragen Daten für Visualisierungen generieren.

Modell Training für maschinelles Lernen:

1. Datenreinigung: Stellen Sie sicher

2. Vorverarbeitung: Snowflake MLs mit Pipeline und OrdinalEncoder zur Vorverarbeitungsdaten verwenden. Speichern Sie die Pipeline mit StandardScaler. joblib

3. Modelltraining: trainieren Sie ein Xgboost -Modell () mit den vorverarbeiteten Daten. Teilen Sie die Daten in Trainings- und Testsätze mit XGBRegressor. random_split() auf.

4. Modellbewertung: Bewerten Sie das Modell mithilfe von Metriken wie RMSE (mean_squared_error von snowflake.ml.modeling.metrics).

5. Hyperparameter -Tuning: Verwenden Sie RandomizedSearchCV, um Modellhyperparameter zu optimieren.

6. Modellsparung: Speichern Sie das geschulte Modell und seine Metadaten in der Modellregistrierung von Snowflake mithilfe der Registry -Klasse.

7. Inferenz: Führen Sie die Schlussfolgerung für neue Daten mit dem gespeicherten Modell aus der Registrierung durch.

Schlussfolgerung:

Snowpark bietet eine leistungsstarke und effiziente Möglichkeit, maschinelles Lernen von Daten zu führen. Die faule Bewertung, die Integration in vertraute Bibliotheken und die Modellregistrierung machen es zu einem wertvollen Instrument für den Umgang mit großen Datensätzen. Denken Sie daran, die Snowpark -API- und ML -Entwicklerführer zu konsultieren, um fortschrittlichere Funktionen und Funktionen zu erhalten.

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