Snowflake Notebook
AIチームとデータチームが、Snowflakeでミッションクリティカルなワークロードをエンドツーエンドで実行するためのインタラクティブな開発環境です。
生産性の改善とデータワークフローの合理化を実現
探索と実験
PythonとSQLを使用してデータを探索、分析、可視化できます。Notebook内で直接、AI/MLモデルの実験とイテレーションを行えます。
より迅速でスマートな大規模での開発
スケーラブルなデータパイプラインと変換を開発できます。さらに、AI駆動の編集機能によって開発の迅速性と効率性が向上します。
Snowflake Notebooks help accelerate ML workflows. The seamless integration of experiment tracking with Weights & Biases directly within notebooks eliminates context switching and streamlines the entire machine learning lifecycle for building and deploying models.”
Venky Yerneni
Manager, Solution Architecture, Weights & Biases
MLモデルを 素早く開発
MLモデル開発の簡素化
Pythonやディープラーニングのフレームワークなどの事前パッケージ済みの環境を使用し、Snowflake NotebookからMLモデルを簡単に作成してSnowflake MLに統合できます。
コンピュートのスケーリングの容易化
コンテナランタイム（プライベートプレビュー中）により、手動でのセットアップやメンテナンスなしに、CPUとGPUのコンピュートオプションを備えた分散処理をすぐに利用できます。
プロトタイプから実稼働まで、チームのコラボレーションの改善を支援
信頼できる自動化
データ処理、モデルトレーニング、レポート生成をスケジュールして、ワークフローを効率化できます。反復タスクを自動化することでエラーを最小化し、データプロセスの一貫性を改善できるため、チームはより影響の大きい作業に集中できます。
Gitによるコラボレーション改善
Git統合によるコラボレーションと変更の追跡が可能です。読み取りと書き込みのアクセス権を付与することで、全員が最新バージョンのNotebookで作業できるようになります。バージョン管理を通じて、分析の完全性、アクセシビリティ、長期的な価値を保護できます。
Snowflake Notebook 関連リソース
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