使用Python和Snowflake Cortex AI的機器學習：指南

雪花皮層AI：雲中機器學習的綜合指南

利用雪花的AI數據云用於流線型機器學習（ML）操作。該指南深入研究雪花皮層AI，展示其功能，並使用Python和SQL提供實用的教程。 雪花新手？我們的入門課程提供了堅實的基礎。

了解雪花皮層AI

來源：雪花皮層AI

>關鍵功能包括：

Cortex Analyst：
• 直覺，自然語言與數據的互動。
Cortex搜索：
• 複雜的AI驅動搜索企業文檔。 llms和嵌入模型：
通過無服務器體系結構訪問雪花北極，meta llama 3和mistral等領先的LLM。
• Cortex微調：較小型號的成本效益定制以實現LLM級的性能。
• >雪花皮層包括兩個核心組件：llm函數和ML功能。
llm函數：

摘要：

>將文本凝結成關鍵信息。

>
1. translate：在語言之間轉換文本。
2. 完成：>基於句子提示執行任務。
3. >提取答案：>根據提供的問題和文本提供答案。
>
4. >>情感：>分析文本情感，提供數值分數（-1至1）。
>
5. 嵌入文本：創建向量嵌入式（768或1024尺寸）。
6. ml函數：

>異常檢測：

識別數據中的異常模式。

1. >預測：>基於歷史數據預測未來值。
2. 分類：將數據分類為預定義的類。
>
3. 頂級見解：查明關鍵因素驅動度量波動。
4. 通過我們的初學者教程和認證指南解鎖雪花的潛力。 為什麼組合雪花皮層AI和python？
這種功能強大的組合提供了幾個優點：

• > python集成：直接在雪花內運行Python ML模型。
• 模型託管：主機和用於推理的部署模型。 >
沒有數據移動：雪花中的過程數據，消除了外部數據傳輸。
• >用例和應用程序
雪花皮層AI是以下理想的理想

資源約束的業務：

開發和部署ML模型而沒有廣泛的資源。 >

>利用Python庫：
• 利用廣泛的Python ML生態系統。
>無縫集成：
• 與現有的雪花數據倉庫集成。
開始使用雪花皮層AI
• 該教程通過使用Python和Snowflake Cortex AI構建機器學習管道來指導您 >先決條件：

雪花帳戶：

創建一個雪花帳戶（本教程推薦的標準版）。 使用Amazon Web Services和US WEST（俄勒岡州）進行最佳LLM函數訪問。 >

1. >軟件：

   帶有必要軟件包（

   ）
的python 3.x >
2. >雪花連接器（通過終端安裝）

   > IDE（VS代碼，Datalab，Google Colab或Jupyter Notebooks）

   • pip install snowflake python-dotenv>創建一個帶有您的雪花帳戶詳細信息的文件：
   連接到雪花
   導入必要的庫：

>加載環境變量並創建一個雪花會話：

.env

>雪花皮層AI LLM函數（詳細示例）

<code>SNOWFLAKE_ACCOUNT = "<your_account>"
SNOWFLAKE_USER = "<your_user>"
SNOWFLAKE_USER_PASSWORD = "<your_password>"</your_password></your_user></your_account></code>

使用示例文本：

（每個LLM函數的代碼示例都將在此處遵循，反映了原始輸入的結構，但具有改進的格式和清晰度。由於長度，這些內容被省略了。

>雪花皮層AI機器學習功能（詳細示例）

import os
from dotenv import load_dotenv
from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.cortex import Summarize, Complete, ExtractAnswer, Sentiment, Translate, EmbedText768

（與LLM函數類似，每個ML函數的詳細示例（異常檢測，分類，頂級見解，預測）將隨之而來，並有改善的格式和清晰度。由於長度，這些長度被省略了。這些都是為了簡潔的。核心功能和解釋將保持不變。

監視ML模型

load_dotenv()
connection_params = {
    "account": os.environ["SNOWFLAKE_ACCOUNT"],
    "user": os.environ["SNOWFLAKE_USER"],
    "password": os.environ["SNOWFLAKE_USER_PASSWORD"],
}
snowflake_session = Session.builder.configs(connection_params).create()

>使用儀表板（Tableau等）或查詢雪花日誌的監視模型性能。 關鍵指標包括準確性，精度和召回。

結論

>使用Python＆Snowflake Cortex FAQS

的機器學習

（常見問題解答部分將基本相同，並具有較小的風格調整以保持一致性。

以上是使用Python和Snowflake Cortex AI的機器學習：指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！