クイックスタート¶
Snowflake ML を使いこなすには、以下のクイックスタートをご利用ください。
クイックスタート |
レベル |
説明 |
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初心者 |
Snowflakeの MLOps 機能の完全な導入を含む、 XGBoost モデルの構築、デプロイ、本番での管理 |
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中程度 |
オープンソースの埋め込みモデルと大容量バッチ推論の実験 |
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中程度 |
GPUs を使用した PyTorch ベースのコンピュータビジョンモデルで欠陥を検出する |
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中程度 |
GPUs を使用して PyTorch で推奨モデルを構築しデプロイする |
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中程度 |
テキストデータを分類し、生成 AI でセンチメント分析を実行し、 XGBoost を使用して顧客の購買を予測する、完全な ML パイプラインを構築する |
クイックスタート |
レベル |
説明 |
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初心者 |
Container Runtime上でSnowflake Notebooksを使用するための基本をカバーする入門クイックスタート |
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初心者 |
Snowflake Notebooksでのモデル開発(前処理、機能エンジニアリング、モデルトレーニングを含む) |
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初心者 |
Snowflake Notebooksの GPUs で XGBoost モデルをトレーニングする |
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中程度 |
HuggingFace 上で OpenAI のWhisperのlarge-v3でContainer Runtimeを使用して、マルチノード、マルチ GPU の音声トランスクリプションを実行する |
クイックスタート |
レベル |
説明 |
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初心者 |
Snowflake Feature Storeの基本的な使い方を説明する入門クイックスタート |
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初心者 |
Snowflake Feature Storeで APIs を使用するための基本を説明する入門クイックスタート |
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初心者 |
Snowflakeで ML Observabilityを使用するための基本をカバーする入門クイックスタート |
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中程度 |
特徴作成、トレーニングデータ生成、モデルトレーニング、推論を含む ML 実験サイクルを実証する |