Implantar o modelo do R e usá-lo no SQL Server (passo a passo)

Artigo
01/02/2025

Aplica-se a: SQL Server 2016 (13.x) e versões posteriores

Nesta lição, saiba como implantar modelos do R em um ambiente de produção chamando um modelo treinado de um procedimento armazenado. Você pode invocar o procedimento armazenado no R ou em uma linguagem de programação de aplicativo que dá suporte ao Transact-SQL (como C#, Java, Python e assim por diante) e usar o modelo a fim de fazer previsões sobre novas observações.

Este artigo demonstra as duas maneiras mais comuns de usar um modelo em pontuação:

O modo de pontuação em lote gera várias previsões
O modo de pontuação individual gera uma previsão de cada vez

Pontuação do lote

Crie um procedimento armazenado, PredictTipBatchMode, que gera várias previsões, passando uma consulta ou tabela SQL como entrada. É retornada uma tabela de resultados, que você pode inserir diretamente em uma tabela ou gravar em um arquivo.

Obtém um conjunto de dados de entrada como uma consulta SQL
Chama o modelo de regressão logística treinado salvo na lição anterior
Prevê a probabilidade de que o motorista receba qualquer gorjeta diferente de zero

No Management Studio, abra uma nova janela de consulta e execute o seguinte script do T-SQL para criar o procedimento armazenado PredictTipBatchMode.
```
USE [NYCTaxi_Sample]
GO

SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO

IF EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE type = 'P' AND name = 'PredictTipBatchMode')
DROP PROCEDURE v
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PredictTipBatchMode] @input nvarchar(max)
AS
BEGIN
  DECLARE @lmodel2 varbinary(max) = (SELECT TOP 1 model  FROM nyc_taxi_models);
  EXEC sp_execute_external_script @language = N'R',
     @script = N'
       mod <- unserialize(as.raw(model));
       print(summary(mod))
       OutputDataSet<-rxPredict(modelObject = mod,
         data = InputDataSet,
         outData = NULL,
         predVarNames = "Score", type = "response",
         writeModelVars = FALSE, overwrite = TRUE);
       str(OutputDataSet)
       print(OutputDataSet)',
  @input_data_1 = @input,
  @params = N'@model varbinary(max)',
  @model = @lmodel2
  WITH RESULT SETS ((Score float));
END
```
- Você usa uma instrução SELECT para chamar o modelo armazenado de uma tabela SQL. O modelo é recuperado da tabela como dados varbinary(max), armazenado na variável SQL @lmodel2 e passado como o parâmetro mod para o procedimento armazenado do sistema sp_execute_external_script.
- Os dados usados como entradas para pontuação são definidos como uma consulta SQL e armazenados como uma cadeia de caracteres na variável SQL @input. À medida que os dados são recuperados do banco de dados, eles são armazenados em uma estrutura de dados chamada InputDataSet, que é apenas o nome padrão dos dados de entrada para o procedimento sp_execute_external_script. Você pode definir outro nome de variável, se necessário, usando o parâmetro @input_data_1_name.
- Para gerar as pontuações, o procedimento armazenado chama a função rxPredict da biblioteca RevoScaleR.
- O valor retornado, Pontuação, é a probabilidade, considerando o modelo, de o motorista receber uma gorjeta. Como opção, você poderia facilmente aplicar algum tipo de filtro aos valores retornados para categorizá-los em grupos "gorjeta" e "sem gorjeta". Por exemplo, uma probabilidade inferior a 0,5 significa que uma gorjeta é improvável.

Para chamar o procedimento armazenado no modo de lote, você define a consulta obrigatória como entrada para o procedimento armazenado. Abaixo está a consulta SQL, que pode ser executada no SSMS para verificar se ela funciona.

SELECT TOP 10
  a.passenger_count AS passenger_count,
  a.trip_time_in_secs AS trip_time_in_secs,
  a.trip_distance AS trip_distance,
  a.dropoff_datetime AS dropoff_datetime,
  dbo.fnCalculateDistance( pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitude, dropoff_longitude) AS direct_distance
  FROM 
    (SELECT medallion, hack_license, pickup_datetime, passenger_count,trip_time_in_secs,trip_distance, dropoff_datetime, pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitude, dropoff_longitude 
    FROM nyctaxi_sample)a 
  LEFT OUTER JOIN
  ( SELECT medallion, hack_license, pickup_datetime
  FROM nyctaxi_sample  tablesample (1 percent) repeatable (98052)  )b
  ON a.medallion=b.medallion
  AND a.hack_license=b.hack_license
  AND a.pickup_datetime=b.pickup_datetime
  WHERE b.medallion is null

Use este código R para criar a cadeia de caracteres de entrada da consulta SQL:

input <- "N'SELECT TOP 10 a.passenger_count AS passenger_count, a.trip_time_in_secs AS trip_time_in_secs, a.trip_distance AS trip_distance, a.dropoff_datetime AS dropoff_datetime, dbo.fnCalculateDistance(pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitude, dropoff_longitude) AS direct_distance FROM (SELECT medallion, hack_license, pickup_datetime, passenger_count,trip_time_in_secs,trip_distance, dropoff_datetime, pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitude, dropoff_longitude FROM nyctaxi_sample)a LEFT OUTER JOIN ( SELECT medallion, hack_license, pickup_datetime FROM nyctaxi_sample  tablesample (1 percent) repeatable (98052)  )b ON a.medallion=b.medallion AND a.hack_license=b.hack_license AND  a.pickup_datetime=b.pickup_datetime WHERE b.medallion is null'";
q <- paste("EXEC PredictTipBatchMode @input = ", input, sep="");

para executar o procedimento armazenado do R, chame o método sqlQuery do pacote RODBC e use a conexão SQL conn que você definiu anteriormente:
```
sqlQuery (conn, q);
```
Se você receber um erro do ODBC, verifique se há erros de sintaxe e se há o número correto de aspas.

Se você receber um erro de permissões, verifique se o logon tem a capacidade de executar o procedimento armazenado.

Pontuação de uma única linha

O modo de pontuação individual gera previsões uma de cada vez, passando um conjunto de valores individuais para o procedimento armazenado como entrada. Os valores correspondem aos recursos no modelo, que o modelo usa para criar uma previsão ou gerar outro resultado, como um valor de probabilidade. Você pode retornar esse valor para o aplicativo ou o usuário.

Ao chamar o modelo para previsão linha a linha, você passa um conjunto de valores que representam recursos para cada caso individual. Em seguida, o procedimento armazenado retorna uma única previsão ou probabilidade.

O procedimento armazenado PredictTipSingleMode demonstra essa abordagem. Ele usa como entrada vários parâmetros que representam valores de recursos (por exemplo, contagem de passageiro e distância da corrida), pontua esses recursos usando o modelo do R armazenado e gera a probabilidade de gorjeta.

Execute a seguinte instrução do Transact-SQL para criar o procedimento armazenado.

USE [NYCTaxi_Sample]
GO

SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO

IF EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE type = 'P' AND name = 'PredictTipSingleMode')
DROP PROCEDURE v
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PredictTipSingleMode] @passenger_count int = 0,
@trip_distance float = 0,
@trip_time_in_secs int = 0,
@pickup_latitude float = 0,
@pickup_longitude float = 0,
@dropoff_latitude float = 0,
@dropoff_longitude float = 0
AS
BEGIN
  DECLARE @inquery nvarchar(max) = N'
    SELECT * FROM [dbo].[fnEngineerFeatures](@passenger_count, @trip_distance, @trip_time_in_secs, @pickup_latitude, @pickup_longitude, @dropoff_latitude, @dropoff_longitude)'
  DECLARE @lmodel2 varbinary(max) = (SELECT TOP 1 model FROM nyc_taxi_models);

  EXEC sp_execute_external_script @language = N'R',  @script = N'
        mod <- unserialize(as.raw(model));
        print(summary(mod))
        OutputDataSet<-rxPredict(
          modelObject = mod,
          data = InputDataSet,
          outData = NULL,
          predVarNames = "Score",
          type = "response",
          writeModelVars = FALSE,
          overwrite = TRUE);
        str(OutputDataSet)
        print(OutputDataSet)
        ',
  @input_data_1 = @inquery,
  @params = N'
  -- passthrough columns
  @model varbinary(max) ,
  @passenger_count int ,
  @trip_distance float ,
  @trip_time_in_secs int ,
  @pickup_latitude float ,
  @pickup_longitude float ,
  @dropoff_latitude float ,
  @dropoff_longitude float',
  -- mapped variables
  @model = @lmodel2 ,
  @passenger_count =@passenger_count ,
  @trip_distance=@trip_distance ,
  @trip_time_in_secs=@trip_time_in_secs ,
  @pickup_latitude=@pickup_latitude ,
  @pickup_longitude=@pickup_longitude ,
  @dropoff_latitude=@dropoff_latitude ,
  @dropoff_longitude=@dropoff_longitude
  WITH RESULT SETS ((Score float));
END

No SQL Server Management Studio, você pode usar o procedimento Transact-SQL EXEC (ou EXECUTE) para chamar o procedimento armazenado e passar as entradas necessárias. Por exemplo, tente executar esta instrução no Management Studio:
```
EXEC [dbo].[PredictTipSingleMode] 1, 2.5, 631, 40.763958,-73.973373, 40.782139,-73.977303
```
Os valores passados aqui referem-se, respectivamente, às variáveis passenger_count, trip_distance, trip_time_in_secs, pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitudee dropoff_longitude.
Para executar essa mesma chamada do código de R, você simplesmente define uma variável de R que contenha a chamada de procedimento armazenado inteiro, como este:
```
q2 = "EXEC PredictTipSingleMode 1, 2.5, 631, 40.763958,-73.973373, 40.782139,-73.977303 ";
```
Os valores passados aqui referem-se, respectivamente, às variáveis passenger_count, trip_distance, trip_time_in_secs, pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitudee dropoff_longitude.
Chame sqlQuery (do pacote RODBC) e passe a cadeia de conexão junto com a variável de cadeia de caracteres que contêm a chamada de procedimento armazenado.
```
# predict with stored procedure in single mode
sqlQuery (conn, q2);
```
Dica

O RTVS (Ferramentas do R para Visual Studio) fornece uma ótima integração com o SQL Server e o R. Confira este artigo para obter mais exemplos de como usar o RODBC com uma conexão SQL Server: Como trabalhar com SQL Server e R

Próximas etapas

Agora que você já sabe como trabalhar usando dados do SQL Server e persistir modelos treinados do R no SQL Server, deve ser relativamente fácil criar modelos com base nesse conjunto de dados. Por exemplo, você pode tentar criar estes modelos adicionais:

Um modelo de regressão que prevê o valor da gorjeta
Um modelo de classificação de várias classes que prevê se a gorjeta é pequena, média ou grande

Também pode ser útil explorar estes exemplos e recursos adicionais:

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Implantar o modelo do R e usá-lo no SQL Server (passo a passo)

Pontuação do lote

Pontuação de uma única linha

Próximas etapas

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Recursos adicionais