Использование Python с revoscalepy для создания модели, которая выполняется удаленно на SQL Server

Статья
06/02/2023

Область применения: SQL Server 2017 (14.x) и более поздних версий

Библиотека revoscalepy Python от корпорации Майкрософт предоставляет алгоритмы обработки и анализа данных для просмотра, визуализации, преобразования и анализа данных. Эта библиотека имеет стратегическое значение в сценариях интеграции Python в SQL Server. На многоядерном сервере функции revoscalepy могут выполняться параллельно. В распределенной архитектуре с центральным сервером и клиентскими рабочими станциями (разными физическими компьютерами, на каждом из которых установлена библиотека revoscalepy) можно написать код Python, который запускается локально, но затем его выполнение перемещается на удаленный экземпляр SQL Server, в котором находятся данные.

Библиотеку revoscalepy можно найти в составе следующих продуктов и дистрибутивов Майкрософт:

В этом упражнении показано, как создать модель линейной регрессии на основе rx_lin_mod, одного из алгоритмов revoscalepy, принимающего контекст вычислений в качестве входных данных. Код, который вы будете использовать в этом упражнении, перемещает выполнение кода из локальной среды в удаленную вычислительную среду. Эта среда активируется благодаря функциям revoscalepy, которые позволяют использовать удаленный контекст вычислений.

Выполнив инструкции из этого учебника, вы научитесь:

Использовать revoscalepy для создания линейной модели
Перемещать операции из локальной среды в удаленный контекст вычислений

Необходимые компоненты

В качестве примера данных в этом упражнении используется база данных flightdata.

Для запуска примера кода из этой статьи требуется интегрированная среда разработки, связанная с исполняемым файлом Python.

Чтобы попрактиковаться в перемещении контекста вычислений, понадобятся локальная рабочая станция и экземпляр ядра СУБД SQL Server со Службами машинного обучения и Python.

Совет

Если у вас нет двух компьютеров, можно имитировать удаленный контекст вычислений на том же физическом компьютере, установив соответствующие приложения. Во-первых, вам понадобится установить Службы машинного обучения SQL Server, выступающие в качестве "удаленного экземпляра". Во-вторых, вам понадобится установить клиентские библиотеки Python, выступающие в качестве клиента. На одном компьютере будут находиться две копии одного и того же дистрибутива Python и библиотек Python Майкрософт. Для успешного выполнения упражнения необходимо отслеживать пути к файлам и следить за тем, какую копию Python.exe вы используете.

Удаленные контексты вычислений и revoscalepy

В этом примере демонстрируется процесс создания модели Python в удаленном контексте вычислений, что позволяет работать с клиентом, но выбрать удаленную среду, например SQL Server или Spark, в которой будут фактически выполняться операции. Цель удаленного контекста вычислений заключается в том, чтобы перенести вычисления в место, где находятся данные.

Для выполнения кода Python в SQL Server требуется пакет revoscalepy. Это специальный пакет Python, предоставляемый корпорацией Майкрософт. Он аналогичен пакету RevoScaleR для языка R. Пакет revoscalepy поддерживает создание контекстов вычислений и предоставляет инфраструктуру для передачи данных и моделей между локальной рабочей станцией и удаленным сервером. Функция revoscalepy, которая поддерживает выполнение кода в базе данных — RxInSqlServer.

На этом занятии вы используете данные в SQL Server для обучения линейной модели на основе rx_lin_mod, функции revoscalepy, которая поддерживает регрессию для очень больших наборов данных.

На этом занятии также показаны основные действия по настройке и последующему использованию контекста вычислений SQL Server в Python.

Запуск примера кода

После подготовки базы данных и данных для обучения, хранящихся в таблице, откройте среду разработки Python и запустите пример кода.

Код выполняет следующие действия:

Импортирует необходимые библиотеки и функции.
Создает подключение к SQL Server. Создает объекты источника данных для работы с данными.
Изменяет данные с помощью преобразований, чтобы их можно было использовать в алгоритме логистической регрессии.
Вызывает rx_lin_mod и определяет формулу, используемую для соответствия модели.
Формирует набор прогнозов на основе исходных данных.
Создает сводку на основе прогнозируемых значений.

Все операции выполняются с использованием экземпляра SQL Server в качестве контекста вычислений.

Примечание.

Демонстрацию этого примера, выполняемого из командной строки, см. в этом видео: SQL Server 2017: расширенная аналитика с Python

Пример кода

from revoscalepy import RxComputeContext, RxInSqlServer, RxSqlServerData
from revoscalepy import rx_lin_mod, rx_predict, rx_summary
from revoscalepy import RxOptions, rx_import

import os

def test_linmod_sql():
    sql_server = os.getenv('PYTEST_SQL_SERVER', '.')
    
    sql_connection_string = 'Driver=SQL Server;Server=' + sqlServer + ';Database=sqlpy;Trusted_Connection=True;'
    print("connectionString={0!s}".format(sql_connection_string))

    data_source = RxSqlServerData(
        sql_query = "select top 10 * from airlinedemosmall",
        connection_string = sql_connection_string,

        column_info = {
            "ArrDelay" : { "type" : "integer" },
            "DayOfWeek" : {
                "type" : "factor",
                "levels" : [ "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday" ]
            }
        })

    sql_compute_context = RxInSqlServer(
        connection_string = sql_connection_string,
        num_tasks = 4,
        auto_cleanup = False
        )

    #
    # Run linmod locally
    #
    linmod_local = rx_lin_mod("ArrDelay ~ DayOfWeek", data = data_source)
    #
    # Run linmod remotely
    #
    linmod = rx_lin_mod("ArrDelay ~ DayOfWeek", data = data_source, compute_context = sql_compute_context)

    # Predict results
    # 
    predict = rx_predict(linmod, data = rx_import(input_data = data_source))
    summary = rx_summary("ArrDelay ~ DayOfWeek", data = data_source, compute_context = sql_compute_context)

Определение источника данных и определение контекста вычислений

Источник данных отличается от контекста вычислений. источник данных определяет данные, используемые в коде. Контекст вычислений определяет, где будет выполняться код. Однако источник данных и контекст вычислений используют одни и те же сведения:

Переменные Python, такие как sql_query и sql_connection_string, определяют источник данных.

Передайте эти переменные в конструктор RxSqlServerData, чтобы реализовать объект источника данных с именем data_source.
Вы создаете объект контекста вычислений с помощью конструктора RxInSqlServer. Результирующий объект контекста вычислений называется sql_cc.

В этом примере повторно используется та же строка подключения, которая использовалась в источнике данных, исходя из предположения, что данные находятся на том же экземпляре SQL Server, который будет использоваться в качестве контекста вычислений.

Однако источник данных и контекст вычислений могут находиться на разных серверах.

Изменение контекстов вычислений

После определения контекста вычислений необходимо задать активный контекст вычислений.

По умолчанию большинство операций выполняются локально. Это означает, что если не указать другой контекст вычислений, данные будут передаваться из источника данных, а код будет выполняться в текущей среде Python.

Существует два способа установки активного контекста вычислений:

В качестве аргумента метода или функции
С помощью вызова rx_set_computecontext

Установка контекста вычислений в качестве аргумента метода или функции

В этом примере вы задаете контекст вычислений, используя аргумент отдельной функции rx.

linmod = rx_lin_mod_ex("ArrDelay ~ DayOfWeek", data = data, compute_context = sql_compute_context)

Этот контекст вычислений повторно используется в вызове метода rxsummary:

summary = rx_summary("ArrDelay ~ DayOfWeek", data = data_source, compute_context = sql_compute_context)

Установка контекста вычислений явным образом с помощью rx_set_compute_context

Функция rx_set_compute_context позволяет переключаться между контекстами вычислений, которые уже определены.

После установки активного контекста вычислений он будет оставаться активным, пока вы не измените его.

Использование параллельной обработки и потоковой передачи

При определении контекста вычислений можно также задать параметры, определяющие способ обработки данных в контексте вычислений. Эти параметры зависят от типа источника данных.

Для контекстов вычислений SQL Server можно задать размер пакета или указать степень параллелизма, которая будет использоваться в выполняющихся задачах.

Пример был запущен на компьютере с четырьмя процессорами, поэтому для параметра num_tasks задано значение 4, чтобы разрешить максимальное использование ресурсов.
Если задать для этого параметра значение 0, то SQL Server использует значение по умолчанию, которое позволяет параллельно выполнять максимально возможное число задач в соответствии с текущими параметрами MAXDOP для сервера. Однако точное количество задач, которые могут быть выделены, зависит от многих других факторов, таких как параметры сервера и другие выполняемые задания.

Следующие шаги

Эти дополнительные примеры и учебники Python демонстрируют комплексные сценарии использования более сложных источников данных, а также использование удаленных контекстов вычислений.

Поделиться через