Importer des ressources de données (préversion)

S’APPLIQUE À :Extension Azure ML CLI v2 (actuelle)Kit de développement logiciel (SDK) Python azure-ai-ml v2 (préversion)

Dans cet article, vous découvrez comment importer des données dans la plateforme Azure Machine Learning à partir de sources externes. Une importation de données réussie crée et inscrit automatiquement une ressource de données Azure Machine Learning avec le nom fourni lors de l’importation. Une ressource de données Azure Machine Learning ressemble à un signet de navigateur web (favoris). Vous n’avez pas besoin de mémoriser les longs chemins de stockage (URI) qui pointent vers vos données les plus fréquemment utilisées. Au lieu de cela, vous pouvez créer une ressource de données, puis y accéder avec un nom convivial.

Une importation de données crée un cache des données sources, ainsi que des métadonnées, pour un accès aux données plus rapide et fiable dans les travaux d’entraînement Azure Machine Learning. Le cache de données évite les contraintes réseau et de connexion. Les données en cache sont versionnées pour prendre en charge la reproductibilité. Cela offre des fonctionnalités de contrôle de version pour les données importées de sources SQL Server. En outre, les données en cache fournissent une traçabilité des données pour les tâches d’audit. Une importation de données utilise ADF (pipelines Azure Data Factory) en arrière-plan, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent éviter des interactions complexes avec ADF. En arrière-plan, Azure Machine Learning s’occupe également de la gestion de la taille du pool de ressources de calcul ADF, de l’approvisionnement des ressources de calcul et du démontage pour optimiser le transfert de données, en déterminant la parallélisation appropriée.

Les données transférées sont partitionnés et stockées en toute sécurité sous forme de fichiers parquet dans le stockage Azure. Cela permet un traitement plus rapide pendant l’entraînement. Les coûts de calcul ADF impliquent uniquement le temps utilisé pour les transferts de données. Les coûts de stockage impliquent uniquement le temps nécessaire pour mettre en cache les données, car les données mises en cache sont une copie des données importées à partir d’une source externe. Le stockage Azure héberge cette source externe.

La fonctionnalité de mise en cache implique des coûts de calcul et de stockage initiaux. Toutefois, elle est payante et permet d’économiser de l’argent, car elle réduit les coûts de calcul d’entraînement récurrents par rapport aux connexions directes à des données sources externes pendant l’entraînement. Elle met en cache les données sous forme de fichiers parquet, ce qui rend l’apprentissage des travaux plus rapide et plus fiable par rapport aux délais d’expiration de connexion pour les jeux de données plus volumineux. Cela entraîne moins de nouvelles exécutions et d’échecs d’entraînement.

Vous pouvez importer des données depuis Amazon S3, Azure SQL et Snowflake.

Important

Cette fonctionnalité est actuellement disponible en préversion publique. Cette préversion est fournie sans contrat de niveau de service et n’est pas recommandée pour les charges de travail de production. Certaines fonctionnalités peuvent être limitées ou non prises en charge.

Pour plus d’informations, consultez Conditions d’Utilisation Supplémentaires relatives aux Évaluations Microsoft Azure.

Prérequis

Pour créer et utiliser des ressources de données, vous avez besoin des éléments suivants :

• Un abonnement Azure. Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit avant de commencer. Essayez la version gratuite ou payante d’Azure Machine Learning.

• Un espace de travail Azure Machine Learning. Créer des ressources d’espace de travail.

• L’interface CLI/le SDK Azure Machine Learning installé.

• Connexions d’espace de travail créées

Remarque

Pour une importation de données réussie, vérifiez la présence du dernier package azure-ai-ml (version 1.15.0 ou ultérieure) pour le Kit de développement logiciel (SDK) et l’extension ml (version 2.15.1 ou ultérieure).

Si vous disposez d’un package Kit de développement logiciel (SDK) ou d’une extension d’interface CLI plus ancien, supprimez l’ancien package et installez le nouveau avec le code affiché dans la section onglet. Suivez les instructions pour le SDK et l’interface CLI présentées ici :

Versions de code

Azure CLI

az extension remove -n ml
az extension add -n ml --yes
az extension show -n ml #(the version value needs to be 2.15.1 or later)

Kit de développement logiciel (SDK) Python

pip uninstall azure-ai-ml
pip show azure-ai-ml #(the version value needs to be 1.15.0 or later)

Studio

Non disponible.

Importer à partir d’une base de données externe en tant que ressource de données de mltable

Notes

Les bases de données externes peuvent avoir des formats Snowflake, Azure SQL, etc.

Les exemples de code suivants peuvent importer des données à partir de bases de données externes. Le connection qui gère l’action d’importation détermine les métadonnées de la source de données de base de données externe. Dans cet exemple, le code importe des données à partir d’une ressource Snowflake. La connexion pointe vers une source Snowflake. Avec une petite modification, la connexion peut pointer vers une source de base de données Azure SQL et une source de base de données Azure SQL. La ressource type importée à partir d’une source de base de données externe est mltable.

Azure CLI

Créez un fichier YAML<file-name>.yml :

$schema: http://azureml/sdk-2-0/DataImport.json
# Supported connections include:
# Connection: azureml:<workspace_connection_name>
# Supported paths include:
# Datastore: azureml://datastores/<data_store_name>/paths/<my_path>/${{name}}


type: mltable
name: <name>
source:
  type: database
  query: <query>
  connection: <connection>
path: <path>

Exécutez ensuite la commande suivante dans l’interface CLI :

> az ml data import -f <file-name>.yml

Kit de développement logiciel (SDK) Python

from azure.ai.ml.entities import DataImport
from azure.ai.ml.data_transfer import Database
from azure.ai.ml import MLClient

# Supported connections include:
# Connection: azureml:<workspace_connection_name>
# Supported paths include:
# path: azureml://datastores/<data_store_name>/paths/<my_path>/${{name}}

ml_client = MLClient.from_config()

data_import = DataImport(
    name="<name>",
    source=Database(connection="<connection>", query="<query>"),
    path="<path>"
    )
ml_client.data.import_data(data_import=data_import)

Studio

Notes

L’exemple décrit ici le processus pour une base de données Snowflake. Cependant, ce processus concerne d’autres formats de base de données externes, comme Azure SQL, etc.

1. Accédez à Azure Machine Learning studio.

2. Sous Ressources dans le volet de navigation gauche, sélectionnez Données. Sélectionnez ensuite l’onglet Importation de données. Sélectionnez ensuite Créer, comme illustré dans cette capture d’écran :

   

3. Dans l’écran Source de données, sélectionnez Snowflake, puis Suivant, comme illustré dans cette capture d’écran :

   

4. Dans l’écran Type de données, entrez les valeurs. La valeur par défaut de Type est Table (mltable). Sélectionnez ensuite Suivant, comme illustré dans cette capture d’écran :

   

5. Dans l’écran Créer une importation de données, entrez les valeurs, puis sélectionnez Suivant, comme illustré dans cette capture d’écran :

   

6. Entrez les valeurs dans l’écran Choisissez une banque de données à produire, puis sélectionnez Suivant, comme illustré dans cette capture d’écran. Magasin de données managé de l’espace de travail est sélectionné par défaut ; le chemin est automatiquement assigné par le système lorsque vous choisissez le magasin de données managé. Si vous sélectionnez Magasin de données managé de l’espace de travail, la liste déroulante Paramètre de suppression automatique s’affiche. Par défaut, la fenêtre de suppression de données est de 30 jours. Vous pouvez changer cette valeur en suivant la procédure décrite dans Gérer les ressources de données importées.

   

   Notes

   Pour choisir votre propre magasin de données, sélectionnez Autres magasins de données. Dans ce cas, vous devez sélectionner le chemin de l’emplacement du cache de données.

7. Vous pouvez ajouter une planification. Sélectionnez Ajouter une planification comme illustré dans cette capture d’écran :

   

   Un nouveau panneau s’ouvre dans lequel vous pouvez définir une planification Périodicité ou une planification Cron. Cette capture d’écran illustre le panneau d’une planification Périodicité :

   

   • Nom : identificateur unique de la planification au sein de l’espace de travail.
   • Description : description de la planification.
   • Déclencheur : modèle de périodicité de la planification, qui comprend les propriétés suivantes.
     • Fuseau horaire : le calcul de l’heure du déclencheur est basé par défaut sur ce fuseau horaire : (UTC) temps universel coordonné.
     • Périodicité ou Expression Cron : sélectionnez la périodicité pour spécifier le modèle périodique. Sous Périodicité, vous pouvez spécifier la fréquence de la périodicité : minutes, heures, jours, semaines ou mois.
     • Début : la planification devient active à cette date. Par défaut, il s’agit de la date de création de cette planification.
     • Fin : la planification devient inactive après cette date. La valeur est NONE par défaut, ce qui signifie que la planification reste active jusqu’à ce que vous la désactiviez manuellement.
     • Étiquettes : étiquettes de planification sélectionnées.

   Remarque

   Début spécifie la date et l’heure de début avec le fuseau horaire de la planification. Si Début est omis, l'heure de début est égale à l'heure de création de la programmation. Pour une heure de début située dans le passé, la première tâche est exécutée à la prochaine heure d’exécution calculée.

   La capture d’écran suivante illustre le dernier écran de ce processus. Passez en revue vos choix et sélectionnez Créer. Dans cet écran et les autres écrans de ce processus, sélectionnez Précédent pour revenir aux écrans précédents afin de modifier vos choix de valeurs.

   

   Cette capture d’écran illustre le panneau d’une planification Cron :

   

   • Nom : identificateur unique de la planification au sein de l’espace de travail.

   • Description : description de la planification.

   • Déclencheur : modèle de périodicité de la planification, qui comprend les propriétés suivantes.

     • Fuseau horaire : le calcul de l’heure du déclencheur est basé sur ce fuseau horaire par défaut : (UTC) Temps universel coordonné.

     • Périodicité ou Expression Cron : sélectionnez l’expression Cron pour spécifier les détails cron.

     • (Obligatoire)expression utilise une expression crontab standard pour exprimer une planification périodique. Une expression unique est composée de cinq champs délimités par l’espace :

       MINUTES HOURS DAYS MONTHS DAYS-OF-WEEK

       • Caractère générique unique (*), qui couvre toutes les valeurs du champ. La valeur * en jours signifie tous les jours d’un mois (dont le nombre varie en fonction du mois et de l’année).

       • L’exemple expression: "15 16 * * 1" ci-dessus signifie que 16:15 tous les lundis.

       • Le tableau ci-dessous répertorie les valeurs valides pour chaque champ :

         Champ	Plage	Commentaire
         MINUTES	0-59	-
         HOURS	0-23	-
         DAYS	-	Non pris en charge. La valeur est ignorée et considérée comme égale à *.
         MONTHS	-	Non pris en charge. La valeur est ignorée et considérée comme égale à *.
         DAYS-OF-WEEK	0-6	Zéro (0) signifie dimanche. Les noms des jours ont également été acceptés.

     • Pour découvrir plus d’informations sur les expressions Crontab, consultez le wiki Crontab Expression sur GitHub.

     Important

     DAYS et MONTH ne sont pas pris en charge. Si vous transmettez l’une de ces valeurs, elle est ignorée et considérée comme égale à *.

     • Début : la planification commence à devenir active à cette date. Par défaut, il s’agit de la date de création de cette planification.
     • Fin : la planification devient inactive après cette date. La valeur est NONE par défaut, ce qui signifie que la planification reste active jusqu’à ce que vous la désactiviez manuellement.
     • Étiquettes : étiquettes de planification sélectionnées.

   Remarque

   Début spécifie la date et l’heure de début avec le fuseau horaire de la planification. Si Début est omis, l'heure de début est égale à l'heure de création de la programmation. Pour une heure de début située dans le passé, la première tâche est exécutée à la prochaine heure d’exécution calculée.

   La capture d’écran suivante illustre le dernier écran de ce processus. Passez en revue vos choix et sélectionnez Créer. Dans cet écran et les autres écrans de ce processus, sélectionnez Précédent pour revenir aux écrans précédents afin de modifier vos choix de valeurs.

   

Importer des données à partir d’un système de fichiers externe en tant que ressource de données de dossier

Notes

Une ressource de données Amazon S3 peut servir de ressource de système de fichiers externe.

Le connection qui gère l’action d’importation de données détermine les aspects de la source de données externe. La connexion définit un compartiment Amazon S3 comme cible. La connexion attend une valeur path valide. Une valeur de ressource importée à partir d’une source de système de fichiers externe présente un type de uri_folder.

L’exemple de code suivant importe des données à partir d’une ressource Amazon S3.

Azure CLI

Créez un fichier YAML<file-name>.yml :

$schema: http://azureml/sdk-2-0/DataImport.json
# Supported connections include:
# Connection: azureml:<workspace_connection_name>
# Supported paths include:
# path: azureml://datastores/<data_store_name>/paths/<my_path>/${{name}}


type: uri_folder
name: <name>
source:
  type: file_system
  path: <path_on_source>
  connection: <connection>
path: <path>

Exécutez manuellement cette commande dans l’interface CLI :

> az ml data import -f <file-name>.yml

Kit de développement logiciel (SDK) Python

from azure.ai.ml.entities import DataImport
from azure.ai.ml.data_transfer import FileSystem
from azure.ai.ml import MLClient

# Supported connections include:
# Connection: azureml:<workspace_connection_name>
# Supported paths include:
# path: azureml://datastores/<data_store_name>/paths/<my_path>/${{name}}

ml_client = MLClient.from_config()

data_import = DataImport(
    name="<name>",
    source=FileSystem(connection="<connection>", path="<path_on_source>"),
    path="<path>"
    )
ml_client.data.import_data(data_import=data_import)

Studio

1. Accédez à Azure Machine Learning studio.

2. Sous Ressources dans le volet de navigation gauche, sélectionnez Données. Sélectionnez ensuite l’onglet Importation de données, puis Créer comme illustré dans cette capture d’écran :

   

3. Dans l’écran Source de données, sélectionnez S3, puis Suivant, comme illustré dans cette capture d’écran :

   

4. Dans l’écran Type de données, entrez les valeurs. La valeur par défaut de Type est Dossier (uri_folder). Sélectionnez ensuite Suivant, comme illustré dans cette capture d’écran :

   

5. Dans l’écran Créer une importation de données, entrez les valeurs, puis sélectionnez Suivant, comme illustré dans cette capture d’écran :

   

6. Entrez les valeurs dans l’écran Choisissez une banque de données à produire, puis sélectionnez Suivant, comme illustré dans cette capture d’écran. Magasin de données managé de l’espace de travail est sélectionné par défaut ; le chemin est automatiquement assigné par le système lorsque vous choisissez le magasin de données managé. Si vous sélectionnez Magasin de données managé de l’espace de travail, la liste déroulante Paramètre de suppression automatique s’affiche. Par défaut, la fenêtre de suppression de données est de 30 jours. Vous pouvez changer cette valeur en suivant la procédure décrite dans Gérer les ressources de données importées.

   

7. Vous pouvez ajouter une planification. Sélectionnez Ajouter une planification comme illustré dans cette capture d’écran :

   

8. Un nouveau panneau s’ouvre dans lequel vous pouvez définir une planification Périodicité ou une planification Cron. Cette capture d’écran illustre le panneau d’une planification Périodicité :

   

   • Nom : identificateur unique de la planification au sein de l’espace de travail.
   • Description : description de la planification.
   • Déclencheur : modèle de périodicité de la planification, qui comprend les propriétés suivantes.
     • Fuseau horaire : le calcul de l’heure du déclencheur est basé par défaut sur ce fuseau horaire : (UTC) temps universel coordonné.
     • Périodicité ou Expression Cron : sélectionnez la périodicité pour spécifier le modèle périodique. Sous Périodicité, vous pouvez spécifier la fréquence de la périodicité : minutes, heures, jours, semaines ou mois.
     • Début : la planification devient active à cette date. Par défaut, il s’agit de la date de création de cette planification.
     • Fin : la planification devient inactive après cette date. La valeur est NONE par défaut, ce qui signifie que la planification reste active jusqu’à ce que vous la désactiviez manuellement.
     • Étiquettes : étiquettes de planification sélectionnées.

   Remarque

   Début spécifie la date et l’heure de début avec le fuseau horaire de la planification. Si Début est omis, l'heure de début est égale à l'heure de création de la programmation. Pour une heure de début située dans le passé, la première tâche est exécutée à la prochaine heure d’exécution calculée.

9. Comme l’illustre la capture d’écran suivante, passez en revue vos choix dans le dernier écran de ce processus, puis sélectionnez Créer. Dans cet écran et les autres écrans de ce processus, sélectionnez Précédent pour revenir aux écrans précédents si vous souhaitez modifier vos choix de valeurs.

   

10. La capture d’écran suivante illustre le dernier écran de ce processus. Passez en revue vos choix et sélectionnez Créer. Dans cet écran et les autres écrans de ce processus, sélectionnez Précédent pour revenir aux écrans précédents afin de modifier vos choix de valeurs.

    

    Cette capture d’écran illustre le panneau d’une planification Cron :

    

    • Nom : identificateur unique de la planification au sein de l’espace de travail.

    • Description : description de la planification.

    • Déclencheur : modèle de périodicité de la planification, qui comprend les propriétés suivantes.

      • Fuseau horaire : le calcul de l’heure du déclencheur est basé sur ce fuseau horaire par défaut : (UTC) Temps universel coordonné.

      • Périodicité ou Expression Cron : sélectionnez l’expression Cron pour spécifier les détails cron.

      • (Obligatoire)expression utilise une expression crontab standard pour exprimer une planification périodique. Une expression unique est composée de cinq champs délimités par l’espace :

        MINUTES HOURS DAYS MONTHS DAYS-OF-WEEK

        • Caractère générique unique (*), qui couvre toutes les valeurs du champ. La valeur * en jours signifie tous les jours d’un mois (dont le nombre varie en fonction du mois et de l’année).

        • L’exemple expression: "15 16 * * 1" ci-dessus signifie que 16:15 tous les lundis.

        • Le tableau ci-dessous répertorie les valeurs valides pour chaque champ :

          Champ	Plage	Commentaire
          MINUTES	0-59	-
          HOURS	0-23	-
          DAYS	-	Non pris en charge. La valeur est ignorée et considérée comme égale à *.
          MONTHS	-	Non pris en charge. La valeur est ignorée et considérée comme égale à *.
          DAYS-OF-WEEK	0-6	Zéro (0) signifie dimanche. Les noms des jours ont également été acceptés.

      • Pour découvrir plus d’informations sur les expressions Crontab, consultez le wiki Crontab Expression sur GitHub.

      Important

      DAYS et MONTH ne sont pas pris en charge. Si vous transmettez l’une de ces valeurs, elle est ignorée et considérée comme égale à *.

      • Début : la planification commence à devenir active à cette date. Par défaut, il s’agit de la date de création de cette planification.
      • Fin : la planification devient inactive après cette date. La valeur est NONE par défaut, ce qui signifie que la planification reste active jusqu’à ce que vous la désactiviez manuellement.
      • Étiquettes : étiquettes de planification sélectionnées.

    Remarque

    Début spécifie la date et l’heure de début avec le fuseau horaire de la planification. Si Début est omis, l'heure de début est égale à l'heure de création de la programmation. Pour une heure de début située dans le passé, la première tâche est exécutée à la prochaine heure d’exécution calculée.

    La capture d’écran suivante illustre le dernier écran de ce processus. Passez en revue vos choix et sélectionnez Créer. Dans cet écran et les autres écrans de ce processus, sélectionnez Précédent pour revenir aux écrans précédents afin de modifier vos choix de valeurs.

    

Vérifier l’état d’importation de sources de données externes

L’action d’importation de données est une action asynchrone. Cela peut prendre beaucoup de temps. Après l’envoi d’une action d’importation de données via l’interface CLI ou le SDK, Azure Machine Learning service peut avoir besoin de plusieurs minutes pour se connecter à la source de données externe. Le service lance ensuite l’importation de données et gère la mise en cache et l’inscription des données. Le temps nécessaire pour une importation de données dépend également de la taille du jeu de données sources.

L’exemple suivant retourne l’état de l’activité d’importation de données envoyées. La commande ou la méthode utilise le nom « ressource de données » comme entrée pour déterminer l’état de la matérialisation des données.

Azure CLI

> az ml data list-materialization-status --name <name>

Kit de développement logiciel (SDK) Python

from azure.ai.ml.entities import DataImport
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

ml_client.data.show_materialization_status(name="<name>")

Studio

Non disponible.

Étapes suivantes

• Importer des ressources de données selon une planification
• Accéder aux données dans un travail
• Utilisation de tables dans Azure Machine Learning
• Accéder aux données à partir du stockage cloud Azure pendant le développement interactif