1. >軟件：

   帶有必要軟件包（

   ）
的python 3.x >
2. >雪花連接器（通過終端安裝）

   > IDE（VS代碼，Datalab，Google Colab或Jupyter Notebooks）

   • pip install snowflake python-dotenv>創(chuàng)建一個帶有您的雪花帳戶詳細信息的文件：
   連接到雪花
   導入必要的庫：

.env

<code>SNOWFLAKE_ACCOUNT = "<your_account>"
SNOWFLAKE_USER = "<your_user>"
SNOWFLAKE_USER_PASSWORD = "<your_password>"</your_password></your_user></your_account></code>

使用示例文本：

（每個LLM函數(shù)的代碼示例都將在此處遵循，反映了原始輸入的結(jié)構(gòu)，但具有改進的格式和清晰度。由于長度，這些內(nèi)容被省略了。

>雪花皮層AI機器學習功能（詳細示例）

import os
from dotenv import load_dotenv
from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.cortex import Summarize, Complete, ExtractAnswer, Sentiment, Translate, EmbedText768

（與LLM函數(shù)類似，每個ML函數(shù)的詳細示例（異常檢測，分類，頂級見解，預測）將隨之而來，并有改善的格式和清晰度。由于長度，這些長度被省略了。這些都是為了簡潔的。核心功能和解釋將保持不變。

監(jiān)視ML模型

load_dotenv()
connection_params = {
    "account": os.environ["SNOWFLAKE_ACCOUNT"],
    "user": os.environ["SNOWFLAKE_USER"],
    "password": os.environ["SNOWFLAKE_USER_PASSWORD"],
}
snowflake_session = Session.builder.configs(connection_params).create()

>使用儀表板（Tableau等）或查詢雪花日志的監(jiān)視模型性能。 關(guān)鍵指標包括準確性，精度和召回。

結(jié)論

>使用Python＆Snowflake Cortex FAQS

的機器學習

（常見問題解答部分將基本相同，并具有較小的風格調(diào)整以保持一致性。