【オフライン限定】Snowflakeの小技LT〜ChatGPTも知らない？秘密のテクニック教えて！〜 Snowpark for Pythonを効率的に使いこなすスタートライン 2023年5月18日（木） 株式会社NTTデータ Snowflakeビジネス推進室 檜山 徹

© 2023 NTT DATA Corporation 2 2 自己紹介 Snowpark for Pythonって何？ そもそもUDFって？どうやって使うの？ UDFの効率的な使い方１（Vectorized UDF） UDFの効率的な使い方２（CacheTools）

© 2023 NTT DATA Corporation 3 Snowpark for Pythonって何？ ➢ Snowpark for Python は、主に以下の３つの機能で構成されます。 • 本日は、主に「UDF」にスポットを当ててみます。 UDFはとっつきづらい所はありますが、非常に便利なツールです。

© 2023 NTT DATA Corporation 4 そもそもUDFって？どうやって使うの？ ➢ UDF（User Defined Function）とは、POWやSQRT、HASHなどのシステム定義関数と同じように使用できる 関数を自作できる機能です。 • 各入力行を複数のノードで並列処理するため、効率的に計算できます。 [Python: UDF定義] @udf(name=multiply) def multiply( a:float, b:float ): return a*b 1 2 3 a b a b a*b ノード1：1×2 ノード2：2×3 ノード3：3×4 2 3 4 2 6 12 4 5 ノード4：4×5 ノード5：5×6 5 6 20 30 [SQL: UDF呼び出し] select a, b, multiply(a,b) from table; UDFの処理イメージ インプットデータ アウトプットデータ UDFの定義・呼び出しイメージ

© 2023 NTT DATA Corporation 5 そもそもUDFって？どうやって使うの？ ➢ UDF（User Defined Function）とは、POWやSQRT、HASHなどのシステム定義関数と同じように使用できる 関数を自作できる機能です。 • 各入力行を複数のノードで並列処理するため、効率的に計算できます。 [Python: UDF定義] @udf(name=multiply) def multiply( a:float, b:float ): return a*b 1 2 3 a b a b a*b ノード1：1×2 ノード2：2×3 ノード3：3×4 2 3 4 2 6 12 4 5 ノード4：4×5 ノード5：5×6 5 6 20 30 [SQL: UDF呼び出し] select a, b, multiply(a,b) from table; UDFの処理イメージ インプットデータ アウトプットデータ UDFの定義・呼び出しイメージ つまり、「各行に対する処理」が独立している場合、（＝スカラー） UDFを使用することで効率的な処理が可能！ 機械学習の推論ユースケースにも非常に適している。 例：画像認識、音声・言語処理、などなど・・・

© 2023 NTT DATA Corporation 6 UDFの効率的な使い方１（Vectorized UDF） ➢ 処理したいデータは、数億レコード以上にのぼります。このとき、UDFをレコード 一行ずつに対して呼び出していたのでは、オーバーヘッドが大きくなってしまいます。 • そこで役立つのが、この「Vectorized UDF」です！ • これにより、バッチでデータを入力・処理でき、呼び出し回数を大きく削減できます。 • 使い方は、Pandas Dataframeを処理する関数を定義するだけ、です。 • 呼び出しも通常のUDFと全く同じ・・・！ @udf(name=“infer_model”) def vectorized_infer_model( df: pd.DataFrame ) -> pd.Series: model_name = 'model.sav' model = load(import_dir+model_name) scored_data = pd.Series(model.predict(df)) return scored_data ※上記コードは簡略化のため一部省略しています。 通常のUDFの結果 Vectorized UDFの結果 > 7倍高速！ （42.9s -> 5.87s）

© 2023 NTT DATA Corporation 7 UDFの効率的な使い方２（CacheTools） ➢ 機械学習モデルはしばしば大容量になります。そのため、UDFのノード起動のたびにモデルを読み込むと、それだ けでも結構な時間になってしまいます。 • そこで役立つのが、この「キャッシュ」です！ • 使い方は、モデル読み込み関数を定義し、キャッシュデコレータを付与することで、モデルの読み込みをキャッ シュできます。 @cachetools.cached(cache={}) def load_model(model_path): return load(model_path) @udf(name=“infer_model”) def vectorized_infer_model( df: pd.DataFrame ) -> pd.Series: model_name = 'model.sav' model = load_model(import_dir+model_name) scored_data = pd.Series(model.predict(df)) return scored_data Vectorized UDF(キャッシュ)の結果 通常のUDFの結果 > 12倍高速！ （42.9s -> 3.54s） ※上記コードは簡略化のため一部省略しています。

© 2023 NTT DATA Corporation 8 おわりに ➢ このようにSnowpark for PythonにおけるUDFは、機械学習の推論などの処理と、非常に相性のよいツールとなっています。 • 今回は機械学習タスクにフォーカスして紹介しましたが、その他のデータ処理においても効果的にはたらく機能です。 • ぜひUDFとストアドプロシージャの違いを知っていただいて、今後の開発に役立てていただければと思います！ • 今回は紹介できていませんが、UDTFというグループに対する集計（Window関数）用のUDFも用意されています。ぜ ひそちらもチェックしてみてください。 ➢ SnowparkやPythonに関するアップデートも続々とリリースされてきているので、今後のアップデートも要チェックです！ ★ ご興味ある方は、ぜひのちほどのフリートークの場などでお声がけください！