Snowflake Snowpark Machine Learning

Snowflake renforce Snowpark avec des fonctionnalités innovantes

Snowflake révèle de nouvelles fonctionnalités pour Snowpark. Ces avancées inédites permettent aux développeurs de concevoir plus aisément des modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) et des applications totalement intégrées dans le Data , le tout dans un élan de simplicité.

Les avancées de Snowflake à Snowday 2023

Sans quartier général/BOZEMAN, Montana – 7 novembre 2023 – Le Cloud de données Snowflake (NYSE: SNOW), a fait part de nouvelles évolutions durant son événement Snowday 2023. Ces améliorations permettent aux développeurs de concevoir plus aisément des modèles d’apprentissage automatique et des applications complètement intégrées dans le Data Cloud. Snowflake bonifie ses potentialités Python grâce à Snowpark, en vue d’accentuer la productivité, booster la collaboration et doper les flux de travail de l’IA et du machine learning de A à Z. Avec la prise en compte de workloads conteneurisés et des potentialités DevOps accrues, les développeurs peuvent dorénavant rapide accélérer le développement et l’exécution des applications, le tout au sein de l’infrastructure sécurisée et parfaitement gérée de Snowflake.

« L’augmentation de l’IA générative rend les données encore plus cruciales pour les entreprises. Snowflake facilite l’utilisation de ces datas par les développeurs pour qu’ils puissent élaborer de robustes modèles d’apprentissage automatique de A à Z et des applications nées dans le Data Cloud« , précise Prasanna Krishnan, Directeur sénior de la gestion des produits chez Snowflake.

Booster la productivité des développeurs Python

Snowflake continue d’investir dans Snowpark en tant que solution sécurisée pour le déploiement et l’exécution des codes non SQL. Plus de 35 % des clients de Snowflake ont recours à Snowpark chaque semaine (au mois de septembre 2023). Les développeurs se tournent de plus en plus vers Snowpark pour le développement et le déploiement de modèles ML sophistiqués, et Snowflake introduit des fonctionnalités amplifiées qui rendent Snowpark encore plus accessible et puissant pour tous les développeurs Python. Les nouvelles évolutions incluent :

Nouvelles fonctionnalités de Snowpark pour le ML et les applications

Des améliorations des opérations d’apprentissage automatique de Snowpark : Snowpark Model Registry (aperçu public bientôt disponible) repose désormais sur une entité de modèle native de Snowflake et permet un déploiement et une gestion évolutifs et sécurisés de modèles dans Snowflake, notamment une prise en charge étendue des modèles d’apprentissage automatique et des LLM open-source de . Snowflake met également à la disposition des développeurs un Feature Store intégré à Snowflake (aperçu privé) qui crée, stocke, gère et sert les fonctionnalités ML pour l’entraînement et l’inférence de modèles.

Snowflake Snowpark Machine Learning

Un environnement interactif avec Snowflake Notebooks

Snowflake Notebooks: Les Snowflake Notebooks (aperçu privé) sont un nouvel environnement de développement qui offre une interface de programmation interactive basée sur des cellules aux utilisateurs de Python et de SQL pour explorer, traiter et expérimenter avec des données dans Snowpark. Les notebooks intégrés à Snowflake permettent aux développeurs de rédiger et d’exécuter du code, de former et de déployer des modèles à l’aide de Snowpark ML, de visualiser les résultats à l’aide d’éléments graphiques Streamlit, et bien plus encore, le tout au sein de la plateforme unifiée et sécurisée de Snowflake.

Snowpark ML : Facilité et rapidité pour les développeurs

L’API de modélisation Snowpark ML de Snowflake donne aux développeurs et aux data scientists la possibilité de pousser l’ingénierie des fonctionnalités et de faciliter la formation des modèles pour un développement plus rapide et plus intuitif des modèles dans Snowflake. Les utilisateurs peuvent implémenter des cadres d’IA et de ML populaires de façon native sur les données dans Snowflake, sans avoir à créer des procédures stockées (Disponibilité Générale bientôt disponible).

Snowflake Native App Framework : La nouvelle ère du développement

Snowflake augmente les potentialités des développeurs tout au long du cycle de vie des applications et avec Snowflake Native App Framework (disponibilité générale bientôt sur AWS, aperçu public bientôt disponible sur Azure) l’entreprise fournit à chaque organisation les éléments de base indispensables au développement d’applications, y compris la distribution, l’exploitation et la monétisation au sein de la plateforme Snowflake.

Nous vous invitons à visualiser cette vidéo pour un petit aperçu du framework :

YouTube video

Snowpark Container Services pour une flexibilité maximale

Avec Snowpark Container Services (bientôt en avant-première publique dans certaines régions AWS), les développeurs peuvent faire fonctionner n’importe quel élément de leur application – de l’entraînement ML, aux LLM, à une API, et bien plus encore – sans avoir besoin de déplacer des données ou de gérer une infrastructure complexe basée sur des conteneurs.

Automatisation du DevOps pour plus de rapidité

Snowflake automatise le DevOps pour les applications, les pipelines de données et autres développements et offre aux développeurs de nouvelles voies d’automatisation des fonctionnalités clés de DevOps et d’observabilité pour tester, déployer, surveiller et exploiter leurs applications et leurs pipelines de données, afin qu’ils puissent passer plus rapidement de l’étape d’idée à la production.

Snowflake Snowpark Machine Learning

L’avenir du développement harmonieux avec Snowflake

Le panorama de Snowflake s’apprête à revêtir un nouveau visage grâce à ses innovations concernant la gestion des changements de base de données (lancement en preview privée bientôt). Un véritable aubaine pour les développeurs qui, grâce à une approche déclarative, auront la possibilité de façonner leur travail de manière optimale pour administrer les éléments de Snowflake à travers de multiples environnements. Les fonctionnalités évoluées relatives à la gestion des évolutions de base de données sont le repère incontestable pour la construction d’éléments dans une diversité de contextes, ceci par le recours au modèle largement prisé de « config as code » en DevOps pour déployer et actualiser automatiquement les éléments de Snowflake. Puisant sa puissance de cette unique source de vérité, cette gestion avancée de l’infrastructure nous fait entrer dans une nouvelle ère.

du 07 Novembre 2023

Restez à la pointe de l'information avec LEBIGDATA.FR !

Cliquez pour commenter

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Newsletter

La newsletter IA du futur

Rejoins nos 100 000 passionnés et experts et reçois en avant-première les dernières tendances de l’intelligence artificielle🔥