Bewerten von Machine Learning-Modellen mit PREDICT

Der dedizierte SQL-Pool bietet Ihnen die Möglichkeit, Machine Learning-Modelle mithilfe der vertrauten Sprache T-SQL zu bewerten. Mit der T-SQL-Funktion PREDICT können Sie Ihre vorhandenen Machine Learning-Modelle, die mit Verlaufsdaten trainiert wurden, innerhalb der sicheren Grenzen Ihrer Data Warehouse bewerten. Die PREDICT-Funktion nimmt ein ONNX-Modell (Open Neural Network Exchange) und die Daten als Eingaben an. Dieses Feature beseitigt den Schritt des Verschiebens von wertvollen Daten für die Bewertung an einen Speicherort außerhalb des Data Warehouse. Es soll Datenspezialisten die Möglichkeit geben, Machine Learning-Modelle ganz einfach mit der vertrauten T-SQL-Schnittstelle bereitzustellen und nahtlos mit Data Scientists zusammenzuarbeiten, die mit dem richtigen Framework für ihre Aufgabe arbeiten.

Hinweis

Diese Funktionalität wird im serverlosen SQL-Pool zurzeit nicht unterstützt.

Die Funktionalität erfordert, dass das Modell außerhalb von Synapse SQL trainiert wird. Nachdem Sie das Modell erstellt haben, laden Sie es in das Data Warehouse und bewerten es mit der T-SQL-Syntax von PREDICT, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Trainieren des Modells

Der dedizierte SQL-Pool erwartet ein vortrainiertes Modell. Beachten Sie die folgenden Punkte beim Trainieren eines Machine Learning-Modells, das zum Ausführen von Vorhersagen im dedizierten SQL-Pool verwendet werden soll.

• Der dedizierte SQL-Pool unterstützt nur Modelle im ONNX-Format. ONNX ist ein Open-Source-Modellformat, mit dem Sie Modelle zwischen verschiedenen Frameworks austauschen können, um Interoperabilität zu ermöglichen. Sie können Ihre vorhandenen Modelle in das ONNX-Format konvertieren. Dazu verwenden Sie Frameworks, die es entweder nativ unterstützen oder über Konvertierungspakete verfügen. Beispielsweise konvertiert das sklearn-onnx-Paket scikit-learn-Modelle in ONNX. Das ONNX-GitHub-Repository enthält eine Liste der unterstützten Frameworks sowie Beispiele.

  Wenn Sie automatisiertes ML für das Training verwenden, stellen Sie sicher, dass der Parameter enable_onnx_compatible_models auf TRUE festgelegt ist, damit ein Modell im ONNX-Format Modell erstellt wird. Das Notebook für automatisiertes maschinelles Lernen zeigt ein Beispiel für die Verwendung von AutoML zum Erstellen eines Machine Learning-Modells im ONNX-Format.

• Die folgenden Datentypen werden als Eingabedaten unterstützt:

  • int, bigint, real, float
  • char, varchar, nvarchar

• Die Bewertungsdaten müssen dasselbe Format wie die Trainingsdaten aufweisen. Komplexe Datentypen wie mehrdimensionale Arrays werden von PREDICT nicht unterstützt. Stellen Sie daher für das Training sicher, dass jede Eingabe des Modells einer einzelnen Spalte der Bewertungstabelle entspricht, anstatt ein einzelnes Array zu übergeben, das alle Eingaben enthält.

• Stellen Sie sicher, dass die Namen und Datentypen der Modelleingaben mit den Spaltennamen und Datentypen der neuen Vorhersagedaten identisch sind. Die Visualisierung eines ONNX-Modells mithilfe verschiedener Open-Source-Tools, die online verfügbar sind, kann das Debuggen weiter vereinfachen.

Laden des Modells

Das Modell wird in einer Benutzertabelle des dedizierten SQL-Pools als hexadezimale Zeichenfolge gespeichert. Weitere Spalten, z. B. die ID und eine Beschreibung, können zur Identifikation des Modells in der Modelltabelle hinzugefügt werden. Verwenden Sie „varbinary(max)“ als Datentyp der Modellspalte. Im Folgenden finden Sie ein Codebeispiel für eine Tabelle, die zum Speichern von Modellen verwendet werden kann:

-- Sample table schema for storing a model and related data
CREATE TABLE [dbo].[Models]
(
    [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [Model] [varbinary](max) NULL,
    [Description] [varchar](200) NULL
)
WITH
(
    DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN,
    HEAP
)
GO

Nachdem das Modell in eine hexadezimale Zeichenfolge konvertiert und die Tabellendefinition angegeben wurde, verwenden Sie den Befehl COPY oder PolyBase, um das Modell in die Tabelle des dedizierten SQL-Pools zu laden. Im folgenden Codebeispiel wird der Befehl „Copy“ verwendet, um das Modell zu laden.

-- Copy command to load hexadecimal string of the model from Azure Data Lake storage location
COPY INTO [Models] (Model)
FROM '<enter your storage location>'
WITH (
    FILE_TYPE = 'CSV',
    CREDENTIAL=(IDENTITY= 'Shared Access Signature', SECRET='<enter your storage key here>')
)

Bewerten des Modells

Nachdem das Modell und die Daten in das Data Warehouse geladen wurden, verwenden Sie die T-SQL-Funktion PREDICT, um das Modell zu bewerten. Stellen Sie sicher, dass die neuen Eingabedaten dasselbe Format aufweisen wie die Trainingsdaten, die zum Erstellen des Modells verwendet wurden. Die T-SQL-Funktion PREDICT nimmt zwei Eingaben an: das Modell und neue Eingabedaten für die Bewertung. Mit diesen generiert sie neue Spalten für die Ausgabe. Das Modell kann als Variable, Literal oder skalare Unterabfrage angegeben werden. Verwenden Sie WITH common_table_expression, um ein benanntes Resultset für den DATA-Parameter anzugeben.

Das folgende Beispiel zeigt eine Beispielabfrage mit der Funktion PREDICT. Es wird eine zusätzliche Spalte mit dem Namen Score und dem Datentyp float erstellt, die die Vorhersageergebnisse enthält. Alle Eingabedatenspalten und die Ausgabevorhersagespalten können mit der SELECT-Anweisung angezeigt werden. Weitere Details finden Sie unter PREDICT (Transact-SQL).

-- Query for ML predictions
SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = (SELECT Model FROM Models WHERE Id = 1),
DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH (Score float) AS p;

Nächste Schritte

Weitere Informationen zur Funktion PREDICT finden Sie unter PREDICT (Transact-SQL).