Snowpark: Pembelajaran Mesin Dalam Data dengan Snowflake

Pembelajaran mesin tradisional sering melibatkan pemindahan dataset besar dari pangkalan data untuk memodelkan persekitaran latihan. Ini semakin tidak cekap dengan dataset besar hari ini. Snowflake Snowpark menangani ini dengan membolehkan pemprosesan dalam data. Snowpark menyediakan perpustakaan dan runtime untuk melaksanakan kod (Python, Java, Scala) secara langsung dalam awan Snowflake, meminimumkan pergerakan data dan meningkatkan keselamatan.

mengapa memilih Snowpark?

Snowpark menawarkan beberapa kelebihan utama:

• pemprosesan in-data: memanipulasi dan menganalisis data salji menggunakan bahasa pilihan anda tanpa pemindahan data.
• Penambahbaikan Prestasi: Leverage Snowflake's Architecture Scalable untuk pemprosesan yang efisien.
• Kos yang dikurangkan: Kurangkan overhead pengurusan infrastruktur.
• Alat yang biasa: Bersepadu dengan alat yang sedia ada seperti Jupyter atau VS Code, dan menggunakan perpustakaan yang biasa (Pandas, Scikit-learn, xgboost).

Bermula: Panduan langkah demi langkah

Tutorial ini menunjukkan membina model hyperparameter yang menggunakan snowpark.

1. Persediaan Persekitaran Maya:

   Buat persekitaran conda dan pasang perpustakaan yang diperlukan (, , , snowflake-snowpark-python, pandas, pyarrow, numpy). matplotlib seaborn ipykernel

Pengambilan data:
2. Data sampel import (mis., Dataset berlian Seaborn) ke dalam jadual salji salji. (Nota: Dalam senario dunia sebenar, anda biasanya akan bekerja dengan pangkalan data salji yang sedia ada.)
   Penciptaan Sesi Snowpark:
Mewujudkan sambungan ke Snowflake menggunakan kelayakan anda (nama akaun, nama pengguna, kata laluan) yang disimpan dengan selamat dalam fail
3. (ditambah ke

   ). config.py .gitignore

   Memuatkan data:
Gunakan sesi snowpark untuk mengakses dan memuatkan data ke dalam data data snowpark.

4. Memahami DataFrames Snowpark

Snowpark DataFrames beroperasi dengan malas, membina perwakilan logik operasi sebelum menterjemahkannya ke dalam pertanyaan SQL yang dioptimumkan. Ini berbeza dengan pelaksanaan Pandas yang bersemangat, yang menawarkan keuntungan prestasi yang signifikan, terutama dengan dataset yang besar.

Bila Menggunakan Snowpark DataFrames:

Gunakan data snowpark untuk dataset besar di mana memindahkan data ke mesin tempatan anda tidak praktikal. Untuk dataset yang lebih kecil, panda mungkin mencukupi. Kaedah

menyediakan alternatif untuk melaksanakan pertanyaan SQL secara langsung.

fungsi transformasi data snowpark: to_pandas()

Fungsi transformasi Snowpark (diimport sebagai F dari snowflake.snowpark.functions) menyediakan antara muka yang kuat untuk manipulasi data. Fungsi ini digunakan dengan kaedah .select(), .filter(), dan .with_column().

Analisis Data Exploratory (EDA):

EDA boleh dilakukan dengan data sampling dari data snowpark, menukarnya ke data Pandas, dan menggunakan perpustakaan visualisasi seperti Matplotlib dan Seaborn. Sebagai alternatif, pertanyaan SQL boleh menjana data untuk visualisasi.

Latihan Model Pembelajaran Mesin:

1. Pembersihan Data: Pastikan jenis data betul dan mengendalikan sebarang keperluan pra -proses (mis., Menamakan semula lajur, jenis data pemutus, ciri teks pembersihan).

2. Preprocessing: Gunakan Snowflake ML Pipeline dengan OrdinalEncoder dan StandardScaler untuk data preprocess. Simpan saluran paip menggunakan joblib.

3. Latihan Model: Melatih model XGBOOST (XGBRegressor) menggunakan data yang telah diproses. Pecahkan data ke dalam latihan dan ujian ujian menggunakan random_split().

4. Penilaian model: menilai model menggunakan metrik seperti RMSE (mean_squared_error dari snowflake.ml.modeling.metrics).

5. HyperParameter Tuning: Gunakan RandomizedSearchCV untuk mengoptimumkan hyperparameters model.

6. Penjimatan Model: Simpan model terlatih dan metadatanya ke pendaftaran model Snowflake menggunakan kelas Registry.

7. Kesimpulan: Melaksanakan kesimpulan pada data baru menggunakan model yang disimpan dari pendaftaran.

Kesimpulan:

Snowpark menyediakan cara yang kuat dan cekap untuk melakukan pembelajaran mesin dalam data. Penilaian malasnya, integrasi dengan perpustakaan yang biasa, dan pendaftaran model menjadikannya alat yang berharga untuk mengendalikan dataset yang besar. Ingatlah untuk berunding dengan panduan pemaju API Snowpark dan ML untuk ciri -ciri dan fungsi yang lebih canggih.

Nota: URL imej dipelihara dari input. Pemformatan diselaraskan untuk kebolehbacaan dan aliran yang lebih baik. Butiran teknikal dikekalkan, tetapi bahasa dibuat lebih ringkas dan dapat diakses oleh khalayak yang lebih luas.

Atas ialah kandungan terperinci Snowflake Snowpark: Pengenalan Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!