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使用 Snowflake 集成在 Amazon SageMaker 上通过 MLflow 跟踪机器学习实验
在这篇文章中，我们演示了如何将 Amazon SageMaker 托管的 MLflow 集成为中央存储库来记录这些实验并提供统一的系统来监控其进度。
来源:亚马逊云科技 _机器学习用户可以使用Snowpark库在Snowflake等数据环境中进行机器学习（ML）数据实验。然而，由于难以维护中央存储库来监控实验元数据、参数、超参数、模型、结果和其他相关信息，因此在不同环境中跟踪这些实验可能具有挑战性。在这篇文章中，我们演示了如何将 Amazon SageMaker 托管的 MLflow 集成为中央存储库来记录这些实验并提供统一的系统来监控其进度。
Amazon SageMaker 托管的 MLflow 为实验跟踪、模型打包和模型注册提供完全托管的服务。 SageMaker 模型注册表简化了模型版本控制和部署，促进从开发到生产的无缝过渡。此外，与 Amazon S3、AWS Glue 和 SageMaker Feature Store 的集成增强了数据管理和模型可追溯性。将 MLflow 与 SageMaker 结合使用的主要好处是，它允许组织通过更安全、可扩展的基础设施标准化 ML 工作流程、改善协作并加速人工智能 (AI)/ML 的采用。在这篇文章中，我们展示了如何将 Amazon SageMaker 托管的 MLflow 与 Snowflake 集成。
Snowpark 允许 Python、Scala 或 Java 创建自定义数据管道，以便在 Snowflake 中存储训练数据时进行高效的数据操作和准备。用户可以在 Snowpark 中进行实验，并在 Amazon SageMaker 托管的 MLflow 中跟踪它们。这种集成允许数据科学家在 Snowflake 中运行转换和特征工程，并利用 SageMaker 中的托管基础设施进行培训和部署，从而促进更无缝的工作流程编排和更安全的数据处理。
解决方案概述
图1：架构图