Przewidywanie za pomocą rozszerzenia usługi Machine Learning dla usługi Azure Data Studio (wersja zapoznawcza)
Dowiedz się, jak używać rozszerzenia Machine Learning dla usługi Azure Data Studio do przewidywania za pomocą modelu ONNX w bazie danych. Rozszerzenie wygeneruje skrypt języka T-SQL przy użyciu funkcji PREDICT, aby przewidywać zestaw danych przechowywany w tabeli za pomocą modelu, który został wcześniej zaimportowany, znajduje się w pliku lokalnym lub z usługi Azure Machine Learning.
Ważne
Przewidywanie za pomocą rozszerzenia Machine Learning obsługuje obecnie tylko usługi Machine Learning Services w usłudze Azure SQL Managed Instance i Azure SQL Edge za pomocą języka ONNX.
Wymagania wstępne
Instalowanie i konfigurowanie rozszerzenia usługi Machine Learning dla usługi Azure Data Studio. Należy określić ścieżki instalacji języka Python w ustawieniach rozszerzenia.
Pakiety języka Python onnxruntime, mlflow i mlflow-dbstore. Jeśli pakiety nie zostały jeszcze zainstalowane, rozszerzenie usługi Machine Learning wyświetli monit o ich zainstalowanie.
Przewidywanie z modelu ONNX
Wykonaj poniższe kroki, aby użyć modelu ONNX do przewidywania.
Wybierz pozycję Utwórz przewidywania.
Jeśli zostanie wyświetlony monit o zainstalowanie polecenia onnxruntime, mlflow i mlflow-dbstore, wybierz pozycję Tak.
Wybierz lokalizację modelu, a następnie wybierz przycisk Dalej. Możesz użyć:
- Zaimportowane modele. Wybierz tę opcję, aby użyć modelu, który jest już przechowywany w bazie danych. Wybierz tabelę Baza danych modelu i Model, w której znajduje się model, wybierz model, którego chcesz użyć, a następnie wybierz przycisk Dalej.
- Przekazywanie pliku. Wybierz tę opcję, aby użyć modelu z pliku. Wybierz plik modelu w obszarze Pliki źródłowe, a następnie wybierz pozycję Dalej.
- Azure Machine Learning. Wybierz tę opcję, aby użyć modelu z usługi Azure Machine Learning. Najpierw zaloguj się na platformie Azure. Następnie wybierz swoje konto platformy Azure, subskrypcję platformy Azure, grupę zasobów platformy Azure i obszar roboczy usługi Azure ML. Wybierz model, którego chcesz użyć, a następnie wybierz pozycję Dalej.
Mapuj dane źródłowe na model.
- Wybierz źródłową bazę danych i tabelę Źródło zawierającą zestaw danych, dla którego chcesz zastosować przewidywanie.
- Mapuj kolumny w obszarze Mapowanie danych wejściowych modelu i Dane wyjściowe modelu. Rozszerzenie automatycznie mapuje kolumny o tej samej nazwie i typie danych.
Wybierz pozycję Przewidywanie.
Narzędzie Azure Data Studio utworzy nowe zapytanie T-SQL z funkcją PREDICT, którego można użyć do przewidywania danych.
Następne kroki
- Rozszerzenie usługi Machine Learning w narzędziu Azure Data Studio
- Zarządzanie pakietami w bazie danych
- Importowanie lub wyświetlanie modeli
- Notesy w narzędziu Azure Data Studio
- Dokumentacja uczenia maszynowego SQL
- Usługi Machine Learning Services w usłudze Azure SQL Managed Instance
- Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja z funkcją ONNX w usłudze SQL Edge (wersja zapoznawcza)