Поделиться через

Интеграция База данных Azure для PostgreSQL со службами Машинное обучение Azure

  • Статья

Расширение ИИ Azure позволяет вызывать любые модели машинного обучения, развернутые на Машинное обучение Azure сетевых конечных точках из SQL. Эти модели можно использовать в каталоге Машинное обучение Azure или пользовательских моделях, которые обучены и развернуты.

Необходимые компоненты

Примечание.

Вы можете изучить Машинное обучение Azure примеры.

Настройка конечной точки Машинное обучение Azure

В Студия машинного обучения Azure в разделе "Конечные>точки" выберите использование конечной точки>, вы можете найти универсальный код ресурса (URI) конечной точки и ключ для сетевой конечной точки. Используйте эти значения, чтобы настроить azure_ai расширение для использования конечной точки вывода в сети.

select azure_ai.set_setting('azure_ml.scoring_endpoint','<URI>');
select azure_ai.set_setting('azure_ml.endpoint_key', '<Key>');

azure_ml.invoke

Оценивает входные данные, вызывающие развертывание модели Машинное обучение Azure в сетевой конечной точке.

azure_ml.invoke(input_data jsonb, timeout_ms integer DEFAULT NULL, throw_on_error boolean DEFAULT true, deployment_name text DEFAULT NULL)

Аргументы

input_data

jsonb json, содержащий полезные данные запроса для модели.

deployment_name

textимя развертывания, соответствующего модели, развернутой в конечной точке вывода в интернете Машинное обучение Azure

timeout_ms

integer DEFAULT NULL время ожидания в миллисекундах, после чего операция остановлена. Развертывание модели может иметь время ожидания, указанное ниже параметра времени ожидания в определяемой пользователем функции. Если это время ожидания превышено, операция оценки завершится ошибкой.

throw_on_error

boolean DEFAULT true при ошибке функция вызывает исключение, что приводит к откату транзакций упаковки.

max_attempts

integer DEFAULT 1число повторных попыток расширения, вызывающего конечную точку Машинное обучение Azure, если она завершается ошибкой повторной попытки.

retry_delay_ms

integer DEFAULT 1000Время (миллисекунда), которое ожидает расширение, перед вызовом конечной точки Машинное обучение Azure, когда она завершается сбоем с любой повторяющейся ошибкой.

Возвращаемый тип

jsonb Вывод оценки для модели, которая была вызвана в JSONB.

Примеры

Вызов модели машинного обучения

При этом модель вызывается с помощью input_data и возвращает полезные данные jsonb.

-- Invoke model, input data depends on the model.
  SELECT * FROM azure_ml.invoke('
  {
    "input_data": [
      [1,2,3,4,5,6,7,8],
      [-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8]
    ],
    "params": {}
  }', deployment_name=>'Housingprediction' )

-- Get JSON elements from model output
SELECT jsonb_array_elements(invoke.invoke) as MedianHousePrediction
FROM azure_ml.invoke('
{
  "input_data": [
    [1,2,3,4,5,6,7,8],
    [-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8]
  ],
 "params": {}
}', deployment_name=>'Housingprediction' )

Связанный контент