利用雪花的可伸缩性和强大功能在Domino中构建模型，用于数据库内计算
加速模型开发
点击几下, 数据科学团队拥有受治理的自助式数据科学工作空间, 安全访问雪花中的数据, 预先配置了策划的工具, 包, 框架, 和计算模型开发和培训的规模-不需要DevOps.
灵活的模型部署
通过在雪花 Data Cloud中部署模型和执行Python评分代码，改善关键应用程序的预测响应时间, 利用雪花的可扩展性和强大的数据库内计算能力. 使用通用数据和部署平台简化企业基础设施.
流线型实时模型监控
通过自动预测数据捕获管道和监控部署到雪花数据云的模型，简化模型管理. 通过不断更新的数据漂移和模型质量计算来确保模型的准确性，以做出更好的业务决策.
为数据科学团队构建
提供项目管理, 协作, 以及跨代码优先数据科学团队的再现性，同时灵活地支持这些工具, 包, 计算框架(i.e.(Spark, Ray和Dask)的选择. 复合知识，而不是重新发明轮子.
