Sdílet prostřednictvím

Vytváření předpovědí pomocí rozšíření Machine Learning pro Azure Data Studio (Preview)

  • Článek

Naučte se používat rozšíření Machine Learning pro Azure Data Studio k vytváření předpovědí s modelem ONNX ve vaší databázi. Rozšíření vygeneruje pomocí funkce PREDICT skript T-SQL, který předpoví v datové sadě uložené v tabulce pomocí modelu, který se dříve naimportoval, nachází v místním souboru nebo ve službě Azure Machine Learning.

Důležité

Vytváření předpovědí pomocí rozšíření Machine Learning v současné době podporuje pouze služby Machine Learning Services ve službě Azure SQL Managed Instance a Azure SQL Edge s ONNX.

Požadavky

Vytváření předpovědí z modelu ONNX

Pokud chcete k předpovědím použít model ONNX, postupujte podle následujících kroků.

  1. Vyberte Vytvořit předpovědi.

  2. Pokud se zobrazí výzva k instalaci onnxruntime, mlflow a mlflow-dbstore, vyberte Ano.

  3. Zvolte, kde se váš model nachází, a vyberte Další. Můžete použít:

    • Importované modely Tuto možnost zvolte, pokud chcete použít model, který je již uložený v databázi. Zvolte databázi modelu a tabulku Model, ve které se nachází váš model, vyberte model, který chcete použít, a vyberte Další.
    • Nahrání souboru Tuto možnost vyberte, pokud chcete použít model ze souboru. V části Zdrojové soubory vyberte soubor modelu a vyberte Další.
    • Azure Machine Learning Tuto možnost vyberte, pokud chcete použít model ze služby Azure Machine Learning. Nejprve se přihlaste k Azure. Pak vyberte svůj účet Azure, předplatné Azure, skupinu prostředků Azure a pracovní prostor Azure ML. Vyberte model, který chcete použít, a vyberte Další.

  4. Namapujte zdrojová data na model.

    • Vyberte zdrojová databáze a zdrojová tabulka obsahující sadu dat, pro kterou chcete predikci použít.
    • Namapujte sloupce v části Mapování vstupu modelu a Výstup modelu. Rozšíření automaticky mapuje sloupce se stejným názvem a datovým typem.

  5. Vyberte Předpovědět.

Azure Data Studio vytvoří nový dotaz T-SQL s předpovědí, který můžete použít k předpovědím dat.

Další kroky