Snowflake MLを活用したエンドツーエンドの機械学習ワークロードのスケーリング

Snowflake MLは、データ移動を一切行わずに高度なモデルの効率的な開発と展開を可能にします。マルチGPUサポート、MLOps統合、Gitベースのワークフローを備えたContainer Runtimeは、トレーニング用のスケーラブルな環境を提供し、Snowflake MLの製品であるModel RegistryやModel Servingを活用することで、これらのモデルを本番環境へ容易に展開できます。本セッションでは、SnowflakeにおけるスケーラブルなMLワークフローのベストプラクティスと、本番環境対応のMLパイプラインの構築方法について解説します。