ONNX を使用して Azure SQL Edge に ML モデルをデプロイする

重要

Azure SQL Edge の提供は、2025 年 9 月 30 日に終了する予定です。 詳細な情報と移行オプションについては、提供終了に関する通知を参照してください。

Note

Azure SQL Edge では、ARM64 プラットフォームがサポートされなくなりました。

Azure SQL Edge で鉄鉱石の不純物を予測する、この 3 部構成チュートリアルの第 2 部では、次を行います。

1. Azure Data Studio を使用して、Azure SQL Edge インスタンスで SQL Database に接続します。
2. Azure SQL Edge の ONNX を使用して、鉄鉱石の不純物を予測します。

主要コンポーネント

1. このソリューションでは、Edge ハブに送信される各メッセージの間隔を既定の 500 ミリ秒にします。 この設定は、Program.cs ファイルで変更できます

   TimeSpan messageDelay = configuration.GetValue("MessageDelay", TimeSpan.FromMilliseconds(500));
   

2. ソリューションでは、以下の属性のメッセージが生成されました。 要件に応じて、属性を追加または削除します。

   {
       timestamp
       cur_Iron_Feed
       cur_Silica_Feed
       cur_Starch_Flow
       cur_Amina_Flow
       cur_Ore_Pulp_pH
       cur_Flotation_Column_01_Air_Flow
       cur_Flotation_Column_02_Air_Flow
       cur_Flotation_Column_03_Air_Flow
       cur_Flotation_Column_04_Air_Flow
       cur_Flotation_Column_01_Level
       cur_Flotation_Column_02_Level
       cur_Flotation_Column_03_Level
       cur_Flotation_Column_04_Level
       cur_Iron_Concentrate
   }
   

Azure SQL Edge インスタンスの SQL Database に接続し、ML モデルをトレーニング、デプロイ、およびテストします

1. Azure Data Studio を開きます。

2. [ようこそ] タブで、次の詳細情報を使用して新しい接続を開始します。

   フィールド	値
   接続の種類	Microsoft SQL Server
   サーバー	このデモのために作成された VM で示されているパブリック IP アドレス
   ユーザー名	sa
   Password	Azure SQL Edge インスタンスの作成時に使用された強力なパスワード
   データベース	Default
   [サーバー グループ]	Default
   Name (名前) (省略可能)	必要に応じて名前を付けます。

3. [接続] を選択します。

4. [ファイル] セクションで、マシンにプロジェクト ファイルを複製したフォルダーから /DeploymentScripts/MiningProcess_ONNX.jpynb を開きます。

5. カーネルを Python 3 に設定します。

関連するコンテンツ

• Azure SQL Edge での ONNX モデルの使用の詳細については、「SQL Edge での ONNX を使用した機械学習と AI」を参照してください。