Snowpark：雪だるまを使用したdatabase機械學(xué)習(xí)

従來の機械學(xué)習(xí)には、データベースから大規(guī)模なデータセットをモデルトレーニング環(huán)境に移動することがよくあります。 これは、今日の大規(guī)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のクラウド內(nèi)で直接コード（Python、Java、Scala）を?qū)g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。

• 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(tǒng)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(gòu)築を示しています

コンドラ環(huán)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?。?code>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(yè)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(xiàn)を構(gòu)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(xiàn)実的である大規(guī)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數(shù)：
Snowparkの変換関數(shù)（ 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。 これらの関數(shù)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 機械學(xué)習(xí)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?qū)g行します。

   結(jié)論：Registry

   Snowparkは、データベース內(nèi)の機械學(xué)習(xí)を?qū)g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(tǒng)合、およびモデルレジストリにより、大規(guī)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開発者ガイドを參照してください。

   

   注：畫像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(diào)整されます。 技術(shù)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內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。