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Implantar o modelo de ML no SQL do Azure no Edge usando ONNX

  • Artigo

Importante

O SQL do Azure no Edge será desativado em 30 de setembro de 2025. Para obter mais informações e opções de migração, veja o Aviso de aposentadoria.

Observação

O SQL do Azure no Edge encerrou o suporte à plataforma ARM64.

Na última parte deste tutorial de três partes para prever as impurezas do minério de ferro no SQL do Azure no Edge, você irá:

  1. Usar o Azure Data Studio para se conectar ao Banco de Dados SQL na instância do SQL do Azure no Edge.
  2. Prever as impurezas do minério de ferro com o ONNX no SQL do Azure no Edge.

Principais componentes

  1. A solução usa um padrão de 500 milissegundos entre cada mensagem enviada ao Hub do Edge. Isso poderá ser alterado no arquivo Program.cs

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

  2. A solução gerou uma mensagem com os atributos abaixo. Adicione ou remova os atributos conforme os requisitos.

    {
    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
}

Conectar-se ao Banco de Dados SQL na instância do SQL do Azure no Edge para treinar, implantar e testar o modelo de ML

  1. Abra o Azure Data Studio.

  2. Na guia de boas-vindas, inicie uma nova conexão com os seguintes dados:

    Campo Valor
    Tipo de conexão Microsoft SQL Server
    Servidor Endereço IP público mencionado na VM que foi criado para esta demonstração.
    Nome de Usuário sa
    Senha A senha forte que foi usada ao criar a instância do SQL do Azure no Edge.
    Banco de dados Padrão
    Grupo de servidor Padrão
    Nome (opcional) Forneça um nome opcional.

  3. Selecione Conectar.

  4. Na seção Arquivo, abra /DeploymentScripts/MiningProcess_ONNX.jpynb na pasta em que você clonou os arquivos de projeto em seu computador.

  5. Defina o kernel como Python 3.

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