Importieren oder Anzeigen von Modellen mit der Machine Learning-Erweiterung für Azure Data Studio (Vorschau)
Hier erfahren Sie, wie Sie die Machine Learning-Erweiterung für Azure Data Studio verwenden, um ein ONNX-Modell zu importieren oder bereits importierte Modelle in der Datenbank anzuzeigen.
Wichtig
Der Import und die Ansicht in einer Datenbank mit der Machine Learning-Erweiterung unterstützen derzeit nur Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance und Azure SQL Edge mit ONNX.
Voraussetzungen
Installieren und konfigurieren Sie die Machine Learning-Erweiterung für Azure Data Studio. Sie müssen die Python-Installationspfade in den Erweiterungseinstellungen angeben.
Sie benötigen die Python-Pakete onnxruntime, mlflow und mlflow-dbstore. Wenn die Pakete nicht bereits installiert sind, werden Sie von der Machine Learning-Erweiterung dazu aufgefordert, diese zu installieren.
Modelle anzeigen
Führen Sie die folgenden Schritte durch, um die in Ihrer Datenbank gespeicherten ONNX-Modelle anzuzeigen.
Wählen Sie Importieren oder Anzeigen von Modellen aus.
Wenn Sie zur Installation von onnxruntime, mlflow und mlflow-dbstore aufgefordert werden, wählen Sie Ja aus.
Wählen Sie die Modelldatenbank und die Modelltabelle aus, in der die Modelle gespeichert werden.
Dadurch wird eine Liste Ihrer Modelle angezeigt. Sie können den Modellnamen und die Beschreibung bearbeiten oder ein Modell aus der Liste löschen.
Importieren eines neuen Modells
Führen Sie die folgenden Schritte durch, um ein ONNX-Modell in Ihre Datenbank zu importieren.
Wählen Sie Importieren oder Anzeigen von Modellen aus.
Wenn Sie zur Installation von onnxruntime, mlflow und mlflow-dbstore aufgefordert werden, wählen Sie Ja aus.
Wählen Sie Import models (Modelle importieren) aus.
Wählen Sie die Modelldatenbank aus, in der Sie das importierte Modell speichern möchten.
Wählen Sie die Modelltabelle aus, in der Sie das importierte Modell speichern möchten. Sie können entweder eine vorhandene Tabelle auswählen oder eine neue Tabelle erstellen. Wählen Sie Weiter aus.
Wählen Sie den Speicherort des Modells aus, und wählen Sie Weiter aus. Verwenden Sie Folgendes:
- Dateiupload: Wählen Sie diese Option aus, um ein Modell aus einer Datei zu verwenden. Wählen Sie die Modelldatei unter Quelldateien aus, und wählen Sie Weiter aus.
- Azure Machine Learning: Wählen Sie diese Option aus, um ein Modell aus Azure Machine Learning zu verwenden. Zunächst müssen Sie sich bei Azure anmelden. Wählen Sie dann Ihr Azure-Konto, Ihr Azure-Abonnement, Ihre Azure-Ressourcengruppe und Ihren Azure ML-Arbeitsbereich aus. Wählen Sie das gewünschte Modell aus, und wählen Sie Weiter aus.
Geben Sie Name und Beschreibung des Modells ein, und wählen Sie Bereitstellen aus, um das Modell in Ihrer Datenbank zu speichern.
Hinweis
Die Machine Learning-Erweiterung befindet sich derzeit in der Vorschauphase. Daher kann sich das Tabellenschema, in dem die Modelle gespeichert werden, in Zukunft ändern.