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Inicio rápido: Creación y puntuación de un modelo predictivo en Python con el aprendizaje automático de SQL

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Se aplica a: SQL Server 2017 (14.x) y versiones posteriores Azure SQL Managed Instance

En este inicio rápido, creará y entrenará un modelo predictivo con Python. Guardará el modelo en una tabla en la instancia de SQL Server y, a continuación, lo usará para predecir los valores de los nuevos datos con SQL Server Machine Learning Services, Machine Learning Services en Azure SQL Managed Instance o Clústeres de macrodatos de SQL Server.

Creará y ejecutará dos procedimientos almacenados que se ejecutan en SQL. En el primero, se usa el conjunto de datos de flores Iris clásico y se genera un modelo de Bayes naive para predecir una especie de Iris basándose en las características florales. El segundo procedimiento es para puntuación: realiza una llamada al modelo generado en el primer procedimiento para generar un conjunto de predicciones basadas en datos nuevos. Al colocar código de Python en un procedimiento almacenado en SQL, las operaciones se incluyen en SQL, son reutilizables y pueden recibir llamadas de otros procedimientos almacenados y aplicaciones cliente.

Después de completar este inicio rápido, aprenderá a:

  • Insertar código de Python en un procedimiento almacenado
  • Pasar entradas en el código mediante entradas en el procedimiento almacenado
  • Usar procedimientos almacenados para hacer operativos los modelos

Prerrequisitos

Para ejecutar este inicio rápido, debe cumplir los siguientes requisitos previos.

Creación de un procedimiento almacenado que genera modelos

En este paso, creará un procedimiento almacenado que genera un modelo para la predicción de resultados.

  1. Abra Azure Data Studio, conéctese a su instancia de SQL y abra una nueva ventana de consulta.

  2. Conéctese a la base de datos irissql.

    USE irissql
GO

  3. Copie el código siguiente para crear un procedimiento almacenado.

    Cuando se ejecute, el procedimiento llama a sp_execute_external_script para iniciar una sesión de Python.

    Las entradas que necesita el código de Python se pasan como parámetros de entrada en este procedimiento almacenado. La salida será un modelo entrenado basado en la biblioteca de Python scikit-learn para el algoritmo de aprendizaje automático.

    Este código usa pickle para serializar el modelo. El modelo se entrenará con los datos de las columnas 0 a 4 de la tabla iris_data.

    Los parámetros que verá en la segunda parte del procedimiento articulan entradas de datos y salidas del modelo. Siempre que sea posible, intente que el código de Python que se ejecute en un procedimiento almacenado tenga entradas y salidas bien definidas asignadas a las entradas y salidas del procedimiento almacenado pasado en tiempo de ejecución.

    CREATE PROCEDURE generate_iris_model (@trained_model VARBINARY(max) OUTPUT)
AS
BEGIN
    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
        , @script = N'
import pickle
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
GNB = GaussianNB()
trained_model = pickle.dumps(GNB.fit(iris_data[["Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width"]], iris_data[["SpeciesId"]].values.ravel()))
'
        , @input_data_1 = N'select "Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width", "SpeciesId" from iris_data'
        , @input_data_1_name = N'iris_data'
        , @params = N'@trained_model varbinary(max) OUTPUT'
        , @trained_model = @trained_model OUTPUT;
END;
GO

  4. Asegúrese de que el procedimiento almacenado exista.

    Si el script de T-SQL del paso anterior se ha ejecutado sin errores, se creará un procedimiento almacenado denominado generate_iris_model y se agregará a la base de datos irissql. Encontrará los procedimientos almacenados en el Explorador de objetos de Azure Data Studio, en Programación.

Ejecución del procedimiento para crear y entrenar modelos

En este paso, ejecutará el procedimiento del código insertado para crear un modelo entrenado y serializado como resultado.

Los modelos almacenados para reutilizarlos en la base de datos se serializan como un flujo de bytes y se almacenan en una columna VARBINARY(MAX) de una tabla de base de datos. Después de crear, entrenar, serializar y guardar el modelo en una base de datos, otros procedimientos pueden llamarlo, o bien puede usarse la función PREDICT de T-SQL en cargas de trabajo de puntuación.

  1. Ejecute el script siguiente para realizar el procedimiento. La instrucción específica para ejecutar un procedimiento almacenado es EXECUTE en la cuarta línea.

    Este script específico elimina un modelo existente del mismo nombre (“Bayes naive”) para liberar espacio para los nuevos modelos que se crearán al volver a ejecutar el mismo procedimiento. Si no se elimina el modelo, se producirá un error que indica que el objeto ya existe. El modelo se almacena en una tabla llamada iris_models, que se aprovisiona al crear la base de datos irissql.

    DECLARE @model varbinary(max);
DECLARE @new_model_name varchar(50)
SET @new_model_name = 'Naive Bayes'
EXECUTE generate_iris_model @model OUTPUT;
DELETE iris_models WHERE model_name = @new_model_name;
INSERT INTO iris_models (model_name, model) values(@new_model_name, @model);
GO

  2. Asegúrese de que se haya insertado el modelo.

    SELECT * FROM dbo.iris_models

    Resultados

    model_name model
    Bayes naive 0x800363736B6C6561726E2E6E616976655F62617965730A…

Creación y ejecución de un procedimiento almacenado para generar predicciones

Después de crear, entrenar y guardar un modelo, continúe con el paso siguiente: crear un procedimiento almacenado que genere predicciones. Para hacerlo, realice una llamada a sp_execute_external_script para que ejecute un script de Python que cargue el modelo serializado y proporcione entradas de datos nuevos para puntuarlos.

  1. Ejecute el código siguiente para crear el procedimiento almacenado que realiza la puntuación. En tiempo de ejecución, este procedimiento cargará un modelo binario que usará las columnas [1,2,3,4] como entradas y especificará las columnas [0,5,6] como salida.

    CREATE PROCEDURE predict_species (@model VARCHAR(100))
AS
BEGIN
    DECLARE @nb_model VARBINARY(max) = (
            SELECT model
            FROM iris_models
            WHERE model_name = @model
            );

    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
        , @script = N'
import pickle
irismodel = pickle.loads(nb_model)
species_pred = irismodel.predict(iris_data[["Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width"]])
iris_data["PredictedSpecies"] = species_pred
OutputDataSet = iris_data[["id","SpeciesId","PredictedSpecies"]] 
print(OutputDataSet)
'
        , @input_data_1 = N'select id, "Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width", "SpeciesId" from iris_data'
        , @input_data_1_name = N'iris_data'
        , @params = N'@nb_model varbinary(max)'
        , @nb_model = @nb_model
    WITH RESULT SETS((
                "id" INT
              , "SpeciesId" INT
              , "SpeciesId.Predicted" INT
                ));
END;
GO

  2. Ejecute el procedimiento almacenado y asigne al modelo el nombre "Bayes naive" para que el procedimiento pueda identificar el modelo que tiene que usar.

    EXECUTE predict_species 'Naive Bayes';
GO

    Al ejecutar el procedimiento almacenado, se devuelve un elemento data.frame de Python. Esta línea de T-SQL especifica el esquema de los resultados devueltos: WITH RESULT SETS ( ("id" int, "SpeciesId" int, "SpeciesId.Predicted" int));. Inserte los resultados en una tabla nueva, o bien devuélvalos a una aplicación.

    Conjunto de resultados después de ejecutar un procedimiento almacenado

    Los resultados son 150 predicciones sobre especies para los que se han usado características florales como entradas. Para la mayoría de las observaciones, las especies predichas coinciden con las especies reales.

    Este ejemplo se ha simplificado mediante el conjunto de datos Iris de Python, tanto para entrenamiento como para puntuación. Una forma más habitual es ejecutar una consulta SQL para obtener datos nuevos y pasarlos a Python como InputDataSet.

Conclusión

En este ejercicio, ha aprendido a crear procedimientos almacenados dedicados a tareas distintas, donde cada procedimiento almacenado ha usado el procedimiento almacenado del sistema sp_execute_external_script para iniciar un proceso de Python. Las entradas en el proceso de Python se pasan a sp_execute_external como parámetros. Tanto el script de Python en sí como las variables de datos de una base de datos se pasan como entradas.

Normalmente, solo se usará Azure Data Studio con código de Python correcto, o bien código de Python que devuelve resultados basados en filas. Como herramienta, Azure Data Studio admite lenguajes de consulta como T-SQL y devuelve conjuntos de filas planos. Si el código genera un resultado visual como un diagrama de dispersión o un histograma, necesita una herramienta o una aplicación de usuario final independiente que pueda representar la imagen fuera del procedimiento almacenado.

Puede que a algunos desarrolladores de Python, acostumbrados a escribir scripts con todo incluido y que procesan una amplia variedad de operaciones, les parezca innecesario organizar las tareas en procedimientos separados. Pero el entrenamiento y la puntuación tienen distintos casos de uso. Al separarlos, puede colocar cada tarea en una programación distinta y asignar permisos de ámbito distintos a cada operación.

La ventaja final es que los procesos pueden modificarse mediante parámetros. En este ejercicio, el código de Python que ha creado el modelo (denominado "Bayes naive" en este ejemplo) se ha pasado como una entrada a un segundo procedimiento almacenado que llama al modelo en un proceso de puntuación. Aunque en este ejercicio solo se usa un modelo, puede imaginarse que, si parametriza el modelo en una tarea de puntuación, el script resultaría más útil.

Pasos siguientes

Para obtener más información sobre los tutoriales de Python con el aprendizaje automático de SQL, consulte: