Snowflake LLMS: راهنمای مدیر برای اجرای و بهینه سازی

آشنایی با قابلیت های LLM Snowflake
Snowflake قابلیت های هوش مصنوعی خود را با قشر Snowflake گسترش داده است و به شرکتها این امکان را می دهد تا از مدل های بزرگ زبان (LLM) برای کارهایی مانند تولید متن ، تجزیه و تحلیل احساسات ، خلاصه و ترجمه استفاده کنند. به عنوان یک مدیر DBA ، درک چگونگی اجرای ایمن ، نظارت و بهینه سازی استفاده از LLM در Snowflake ضروری است.

عملکردهای کلیدی LLM و موارد استفاده آنها

1. تولید متن (عملکرد کامل)
   استفاده از مورد: متن متنی را بر اساس مدل های سریع و اعمال شده مانند LLAMA2-70B-CHAT و MISTRAL-LARGE ایجاد می کند.
   مثال: خودکار کردن پاسخ های ایمیل یا تولید توضیحات محصول.

2. استخراج اطلاعات (عملکرد Extract_answer)
   استفاده از مورد: عصاره بینش های کلیدی از داده های بدون ساختار ، آن را برای تجزیه و تحلیل ورود به سیستم و پردازش اسناد ارزشمند می کند.
   مثال: خلاصه بلیط های پشتیبانی مشتری.

3. تجزیه و تحلیل احساسات (عملکرد احساسات)
   استفاده از مورد: لحن عاطفی بازخورد مشتری یا ذکر رسانه های اجتماعی را تعیین می کند.
   مثال: تجزیه و تحلیل احساسات برند از بررسی های آنلاین.

4. خلاصه متن (عملکرد خلاصه)
   استفاده از مورد: برای بینش سریع ، داده های متن بزرگ را در خلاصه های مختصر قرار می دهد.
   مثال: خلاصه قراردادهای حقوقی یا گزارش های مربوط به انطباق.

5. ترجمه زبان (عملکرد ترجمه)
   استفاده از مورد: با ترجمه محتوا ، پشتیبانی از چند زبان را امکان پذیر می کند.
   مثال: بومی سازی اسناد محصول.

امنیت و کنترل دسترسی

1. اعطای دسترسی به توابع LLM برای استفاده از توابع Snowflake Cortex LLM ، کاربران باید نقش Cortex_User را در پایگاه داده Snowflake اختصاص دهند.

SQL برای اعطای دسترسی:

CORTEX_USER را به کاربر Your_user اعطا کنید.
اطلاعات بیشتر در مورد نقشهای برف:
مدیریت امتیازات کاربر

1. مدیریت داده ها بهترین شیوه ها پوشش داده های حساس: برای محدود کردن قرار گرفتن در معرض PII از نقاب داده های پویا استفاده کنید. حسابرسی استفاده از LLM: برای ردیابی تماس های API و اطمینان از انطباق ، ورود به سیستم را فعال کنید. سیاست های شبکه: دسترسی خارجی فقط به نقاط پایانی قابل اعتماد را محدود کنید.

امنیت Snowflake بهترین شیوه ها:
نمای کلی امنیت Snowflake

مدیریت عملکرد و هزینه

1. درک هزینه های قشر برف LLM در هر میلیون توکن پردازش شده ، با عملکرد و مدل متفاوت است.

مثالهای هزینه (در هر توکن 1 متر):
کامل (mistral-large): اعتبار 5.10 پوند
احساسات: 0.08 پوند اعتبار
reach شکست کامل قیمت گذاری:
قیمت قشر برف برف

1. بهینه سازی هزینه ها استراتژی هایی برای کاهش هزینه های LLM: پردازش دسته ای: تماس های API را با پردازش داده ها به صورت عمده به حداقل برسانید. از مدل های سبک تر استفاده کنید: در صورت امکان به مدل های کوچکتر. عملکرد پرس و جو را کنترل کنید: برای ردیابی مصرف منابع ، پروفایل پرس و جو را تنظیم کنید.

تنظیم عملکرد پرس و جو:
راهنمای بهینه سازی عملکرد

اجرای: ادغام SQL و Python

1. اجرای نمایش داده های LLM در SQL

کامل را انتخاب کنید (“توضیحات محصول کوتاه را برای ساعت هوشمند تولید کنید”) ؛

1. با استفاده از LLMS در پایتون با Snowpark

ویرایش کردن
از snowflake.snowpark.functions واردات کامل می شود

df = session.sql (“انتخاب کامل (” خلاصه این گزارش … “)”). جمع آوری ()
چاپ (DF)
اطلاعات بیشتر در مورد Snowpark ML:
Snowplake Snowpark Python API

افکار نهایی: چرا مدیران داده باید اهمیت دهند
امنیت اول: از کنترل دسترسی مناسب مبتنی بر نقش (RBAC) و پوشش داده ها اطمینان حاصل کنید.
راندمان هزینه: برای جلوگیری از هزینه های غیر ضروری ، نمایش داده شدگان LLM را کنترل کنید.
مقیاس پذیری: LLM ها را با خطوط لوله ETL موجود و گردش داده های موجود ادغام کنید.