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Exportação para quadro de Azure

  • Artigo

Importante

O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).

A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.

Este artigo descreve como usar a opção Exportação para Azure no módulo de Dados de Exportação em Machine Learning Studio (clássico).

Nota

Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) apenas

Módulos semelhantes de arrasto e queda estão disponíveis em Azure Machine Learning designer.

Esta opção é útil quando pretende exportar resultados ou dados intermédios de uma experiência de machine learning para uma tabela Azure. O serviço de mesa Azure é um serviço de gestão de dados em Azure que pode armazenar grandes quantidades de dados estruturados e não relacionais. É uma loja de dados NoSQL que aceita chamadas autenticadas de dentro e fora de Azure.

Como exportar dados para um quadro Azure

  1. Adicione o módulo de Dados de Exportação à sua experiência. Pode encontrar este módulo na categoria entrada e saída de dados em Studio (clássico).

  2. Ligação-o ao módulo que produz os dados que pretende exportar para o armazenamento da mesa Azure.

  3. Especificar se pretende exportar dados para um recurso partilhado público ou para uma conta de armazenamento privado que requer credenciais de login, definindo a opção tipo autenticação .

    • Público (URL SAS): Escolha esta opção se a conta suporta o acesso via URL SAS. No campo Tabela SAS URI , escreva ou cole o URI completo que define a conta e a bolha pública.

      O URL SAS é um URL de acesso ligado ao tempo que pode gerar utilizando um utilitário de armazenamento Azure. Numa página acessível via URL SAS, os dados podem ser armazenados apenas usando estes formatos: CSV, TSV e ARFF.

    • Conta: Escolha esta opção se os seus dados estiverem numa conta privada . Também deve fornecer credenciais, incluindo o nome da conta e a chave.

  4. Se pretender exportar os seus dados para armazenamento seguro e privado, forneça as credenciais necessárias para aceder à conta:

    • Nome da conta da tabela: Digite ou cole o nome da conta que contém a bolha a que pretende aceder. Por exemplo, se o URL completo da conta de armazenamento for https://myshared.table.core.windows.net, escreveria myshared.

    • Chave da conta de tabela: Cole a chave de acesso que está associada à conta de armazenamento.

    • Nome da tabela: Digite o nome da tabela específica que pretende ler.

  5. Especificar quais colunas guardar para a loja de mesas e quais as colunas a utilizar na definição do esquema de tabela, utilizando as propriedades da coluna.

    • Tecla de partição: Escolha a coluna que deve ser utilizada para dividir o conjunto de dados guardado para a tabela em Azure Armazenamento. As tabelas em Azure são divididas para suportar o equilíbrio da carga entre os nós de armazenamento. Todas as entidades de mesa são organizadas por partição; portanto, a propriedade PartitionKey é necessária para todas as operações de mesa.

    • Tecla de linha de mesa azul: Escolha a coluna que deve ser usada para a propriedade RowKey . A propriedade RowKey é uma propriedade do sistema que é necessária para cada entidade em uma mesa. Juntamente com a propriedade PartitionKey , forma um índice único para cada linha da tabela.

    Nota

    Deve utilizar diferentes colunas para RowKey e PartitionKey. Certifique-se de que qualquer coluna selecionada para o RowKey ou PartitionKey também está incluída na lista de colunas de destino, ou um erro é levantado.

    • Colunas de origem da tabela Azul: Selecione quaisquer colunas adicionais do conjunto de dados que pretende guardar para a tabela Azure. Também deve incluir as colunas selecionadas para PartitionKey e RowKey.

    Para obter mais informações sobre tabelas em Azure Armazenamento, consulte compreender o modelo de dados de serviço de tabela.

  6. Especifique os nomes das colunas para escrever à mesa.

    Importante

    Deve fornecer um nome de coluna para cada coluna que despasse para a tabela, incluindo o RowKey, PartitionKey e todas as colunas de origem.

    Se o número de nomes de colunas que fornece não corresponder ao número de colunas de saída, é levantado um erro.

    Se escrever novos nomes de colunas, devem ser fornecidos na ordem dos índices de coluna das colunas de origem.

  7. Modo de escrita da tabela Azure: Indique como pretende que os Dados de Exportação se comportem quando já existem dados na tabela Azure.

    • Inserção: A Insert Entity operação insere uma nova entidade com uma chave primária única, que é formada a partir de uma combinação das propriedades PartitionKey e RowKey .

    • Fusão: A Merge Entity operação atualiza uma entidade existente atualizando os imóveis da entidade. Esta operação não substitui a entidade existente.

    • Substituição: A Update Entity operação substitui o conteúdo da entidade dada numa tabela.

    • InserirOrReplace: A InsertOrReplace Entity operação insere a entidade se a entidade não existir. Se a entidade existir, substitui a existente.

    • InserirOrMerge: A InsertOrMerge Entity operação insere a entidade se a entidade não existir. Se a entidade existir, funde as propriedades da entidade fornecida com as já existentes.

  8. Utilize resultados em cache: Indique se pretende que os dados sejam atualizados sempre que a experiência for executada.

    Se selecionar esta opção, o módulo Dados de Exportação guarda dados para a tabela especificada na primeira vez que a experiência é executada, e depois não executa as gravações, a menos que haja alterações a montante.

    Se desmarcar esta opção, os dados são escritos para o destino sempre que a experiência é executada, independentemente de os dados forem os mesmos ou não.

  9. Execute a experimentação.

Notas técnicas

Esta secção contém detalhes de implementação, dicas e respostas a perguntas frequentes.

Perguntas comuns

Por que tive um erro ao escrever para uma mesa existente?

Verifique o esquema da tabela para se certificar de que os nomes das colunas e os tipos de dados são os mesmos. Por exemplo, no armazenamento da mesa Azure, espera-se que a coluna de ID seja uma corda.

Se tiver o erro, Error 0027: O tamanho dos objetos passados é inconsistente, verifique se a tabela existe no recipiente especificado. Atualmente, a Azure ML só pode escrever para as tabelas existentes.

Por que tenho o erro de que uma coluna existente não pode ser encontrada

Se não executou a experiência, as colunas a montante não são detetadas pelos Dados de Exportação. Se fizer alterações a montante na experiência, poderá ter de remover o módulo de Dados de Exportação e, em seguida, adicioná-lo e reconfigurá-lo.

Como posso evitar reescrever os mesmos dados desnecessariamente

Se os dados da sua experiência forem alterando por qualquer motivo, o módulo Dados de Exportação escreverá sempre os novos dados.

No entanto, se estiver a executar a experiência com outras alterações que não afetem os resultados, desacorda a opção de resultados em cache de Utilização para TRUE. O módulo verificará se a experiência já foi executada utilizando as mesmas opções e, se for encontrado um resultado anterior, os dados não serão escritos na tabela Azure.

Posso exportar dados para uma região geográfica diferente

Sim. No entanto, se a conta de armazenamento estiver numa região diferente do nó de computação utilizado para a experiência de machine learning, o acesso a dados pode ser mais lento. Além disso, é cobrado por entrada de dados e saída na subscrição.

Exemplos

Por exemplo, como utilizar estes módulos de aprendizagem automática, consulte a Galeria Azure AI.

Parâmetros do módulo

Público ou SAS - Opções públicas

Name Intervalo Tipo Predefinição Description
Tabela SAS URI qualquer String

Conta - Opções de conta privada

Name Intervalo Tipo Predefinição Description
Nome da conta de tabela
Chave da conta de tabela qualquer SecureString

Opções de armazenamento

Name Intervalo Tipo Predefinição Description
Nome da tabela String nenhum
Chave de partição qualquer SecureString nenhum Escolha a coluna para utilizar como chave ao dividir a tabela. Se não for selecionada nenhuma coluna, o nome da coluna é a chave de partição para todas as entradas
Chave da fila da mesa Azure qualquer ColunaPicker nenhum Escolha a coluna que contém o identificador único para linhas de mesa. Predefinições a uma chave de linha baseada em GUID
Colunas de origem de mesa azul qualquer ColunaPicker nenhum Especificar quais colunas incluir na tabela, seja pelo nome ou pelo índice de colunas
Colunas de destino de mesa azul qualquer String nenhum Digite os nomes das colunas a utilizar na tabela de destino
Modo de escrita de mesa Azure Lista: Inserir, Fundir, Substituir, InserirReserReplace, InsertOrMerge Enumeração nenhum
Use resultados em cache VERDADEIRO/FALSO Booleano FALSE O módulo só executa se não existir cache válido; caso contrário, utilize dados em cache da execução prévia.

Exceções

Exceção Description
Erro 0027 Uma exceção ocorre quando dois objetos têm que ter o mesmo tamanho, mas não são.
Erro 0003 Uma exceção ocorre se uma ou mais entradas forem nulas ou vazias.
Erro 0029 Uma exceção ocorre quando um URI inválido é passado.
Erro 0030 uma exceção ocorre quando não é possível descarregar um ficheiro.
Erro 0002 Ocorre uma exceção se um ou mais parâmetros não puderem ser analisados ou convertidos do tipo especificado para o tipo exigido pelo método-alvo.
Erro 0009 Ocorre uma exceção se o nome da conta de armazenamento Azure ou o nome do recipiente forem especificados incorretamente.
Erro 0048 Uma exceção ocorre quando não é possível abrir um ficheiro.
Erro 0046 Uma exceção ocorre quando não é possível criar um diretório em caminho especificado.
Erro 0049 Uma exceção ocorre quando não é possível analisar um ficheiro.

Para obter uma lista de erros específicos dos módulos Studio (clássicos), consulte Machine Learning Códigos de Erro.

Para obter uma lista de exceções da API, consulte Machine Learning CÓDIGOs de Erro da API REST.

Ver também

Importar Dados
Dados de Exportação
Exportação para Base de Dados SQL do Azure
Exportação para Azure Blob Armazenamento
Exportação para Consulta de Colmeia