スノーフレークスノーパーク：包括的な紹介

Snowpark：雪だるまを使用したdatabase機械学習

従来の機械学習には、データベースから大規模なデータセットをモデルトレーニング環境に移動することがよくあります。 これは、今日の大規模なデータセットではますます非効率的になっています。 Snowflake Snowparkは、Databaseで処理を可能にすることでこれに対処します。 SnowParkは、Snowflakeのクラウド内で直接コード（Python、Java、Scala）を実行するライブラリとランタイムを提供し、データの動きを最小限に抑え、セキュリティを強化します。

なぜスノーパークを選ぶのか？

Snowparkにはいくつかの重要な利点があります：

• DATABASE処理：データ転送なしで好みの言語を使用してスノーフレークデータを操作して分析します。
パフォーマンスの改善：
• スノーフレークのスケーラブルアーキテクチャを活用して、効率的な処理 コストの削減：
インフラストラクチャ管理オーバーヘッドを最小限に抑えます。
• 馴染みのあるツール：
JupyterやVSコードなどの既存のツールと統合し、おなじみのライブラリ（Pandas、Scikit-Learn、Xgboost）を利用します。
• 始めましょう：ステップバイステップガイド このチュートリアルでは、SnowParkを使用してハイパーパラメーターチューニングモデルの構築を示しています

仮想環境のセットアップ：

コンドラ環境を作成し、必要なライブラリをインストールします（

、

、
1. 、

   、、、snowflake-snowpark-python）。pandas）。 pyarrow numpy matplotlibseabornデータの摂取：ipykernelサンプルデータ（シーボーンダイヤモンドデータセットなど）をスノーフレークテーブルにインポートします。 （注：実際のシナリオでは、通常、既存のスノーフレークデータベースを使用して作業します。）

2. SnowParkセッションの作成：資格情報（アカウント名、ユーザー名、パスワード）を使用してSnowflakeへの接続を確立します。

3. データの読み込み：SnowParkセッションを使用して、データにアクセスしてSnowParkデータフレームにロードします。 config.py .gitignoreSnowParkデータフレームの理解

SnowPark DataFramesは怠lazに動作し、最適化されたSQLクエリに変換する前に、操作の論理的表現を構築します。これは、Pandasの熱心な実行とは対照的であり、特に大きなデータセットで大きなパフォーマンスの向上を提供します。 SnowParkデータフレームを使用する

4. ローカルマシンにデータを転送することは非現実的である大規模なデータセットにSnowParkデータフレームを使用します。 小さなデータセットの場合、パンダで十分です。 この方法により、SnowParkとPandasのデータフレーム間の変換が可能になります。 メソッドは、SQLクエリを直接実行するための代替手段を提供します。

   SnowParkデータフレーム変換関数：
Snowparkの変換関数（ from としてインポートされます）は、データ操作のための強力なインターフェイスを提供します。 これらの関数は、F、snowflake.snowpark.functions、および.select()メソッドで使用されます。 .filter()探索的データ分析（EDA）：.with_column() edaは、Snowparkデータフレームのデータをサンプリングし、Pandasのデータフレームに変換し、MatplotlibやSeabornなどの視覚化ライブラリを使用することで実行できます。 または、SQLクエリは視覚化のデータを生成できます 機械学習モデルトレーニング：

データのクリーニング：

データ型が正しいことを確認し、前処理のニーズ（例えば、列の名前変更、データ型のキャスト、テキスト機能のクリーニングなど）を処理します。

1. プリプロセシング：スノーフレークMLの

および
2. を使用して、プリプセスデータを使用します。

   。を使用してパイプラインを保存します Pipeline OrdinalEncoderStandardScalerモデルトレーニング：joblibプリプロセッスされたデータを使用してxgboostモデル（

   ）をトレーニングします。 データを
。

3. モデルの評価：XGBRegressorrmse（random_split()from

   ）などのメトリックを使用してモデルを評価します。

4. ハイパーパラメーターチューニング：mean_squared_errorを使用して、モデルハイパーパラメーターを最適化します。snowflake.ml.modeling.metrics

5. モデルの保存：トレーニングされたモデルとそのメタデータをSnowflakeのモデルレジストリに保存します。 RandomizedSearchCV

推論：
6. レジストリから保存されたモデルを使用して新しいデータに推論を実行します。

   結論：Registry

   Snowparkは、データベース内の機械学習を実行するための強力で効率的な方法を提供します。 その怠zyな評価、馴染みのあるライブラリとの統合、およびモデルレジストリにより、大規模なデータセットを処理するための貴重なツールになります。 より高度な機能と機能については、SnowPark APIおよびML開発者ガイドを参照してください。

   

   注：画像URLは入力から保存されます。 フォーマットは、読みやすさと流れを改善するために調整されます。 技術的な詳細は保持されますが、言語はより簡潔になり、より多くの視聴者がアクセスしやすくなります。

以上がスノーフレークスノーパーク：包括的な紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。