Installer des packages Python avec sqlmlutils

S’applique à : SQL Server 2019 (15.x) Azure SQL Managed Instance

Cet article explique comment utiliser les fonctions du package sqlmlutils pour installer de nouveaux packages Python sur une instance de Machine Learning Services sur SQL Server et sur Clusters Big Data. Les packages que vous installez peuvent être utilisés dans des scripts Python exécutés dans la base de données à l’aide de l’instruction T-SQL sp_execute_external_script.

Pour plus d’informations sur l’emplacement des packages et les chemins d’installation, consultez Obtenir des informations sur les packages Python.

Notes

Le package sqlmlutils décrit dans cet article est utilisé pour ajouter des packages Python à SQL Server 2019 ou ultérieur. Pour SQL Server 2017 et antérieur, consultez Installer des packages avec des outils Python.

Prérequis

• SQL Server Machine Learning Services doit être installé avec l’option de langage Python.

• Installez Azure Data Studio sur l’ordinateur client que vous utilisez pour vous connecter à SQL Server. Vous pouvez utiliser d’autres outils de gestion de base de données ou de requête, mais cet article part du principe que vous utilisez Azure Data Studio.

• Installez le noyau Python dans Azure Data Studio. Vous pouvez aussi installer et utiliser Python à partir de ligne de la commande. Vous pouvez même utiliser un autre environnement de développement Python tel que Visual Studio Code avec l’extension Python.

  La version de Python sur l’ordinateur client doit correspondre à celle utilisée sur le serveur, et les packages que vous installez doivent être conformes à la version de Python dont vous disposez. Pour connaître la version de Python fournie avec chaque version de SQL Server, consultez Versions de Python et de R.

  Pour vérifier la version de Python sur une instance SQL Server déterminée, utilisez la commande T-SQL suivante.

  EXECUTE sp_execute_external_script
    @language = N'Python',
    @script = N'
  import sys
  print(sys.version)
  '
  

Autres considérations

• La bibliothèque de packages Python se trouve dans le dossier Program Files de votre instance SQL Server et, par défaut, l’installation dans ce dossier requiert des autorisations d’administrateur. Pour plus d’informations, consultez Emplacement de la bibliothèque de packages.

• L’installation du package est spécifique à l’instance SQL, à la base de données et à l’utilisateur que vous spécifiez dans les informations de connexion que vous fournissez à sqlmlutils. Pour utiliser le package dans plusieurs instances ou bases de données SQL, ou pour différents utilisateurs, vous devez installer le package pour chacun d’entre eux. L’exception est que si le package est installé par un membre de dbo, le package est public et est partagé avec tous les utilisateurs. Si un utilisateur installe une version plus récente d’un package public, le package public n’est pas affecté, mais cet utilisateur aura accès à la version plus récente.

• Avant d’ajouter un package, déterminez si le package est adapté à l’environnement SQL Server.

  • Nous vous recommandons d’utiliser Python dans la base de données pour les tâches qui bénéficient d’une intégration étroite avec le moteur de base de données, par exemple l’apprentissage automatique, plutôt que pour les tâches qui interrogent simplement la base de données.

  • Si vous ajoutez des packages qui placent trop de pression de calcul sur le serveur, les performances en seront affectées.

  • Dans un environnement SQL Server renforcé, vous souhaiterez peut-être éviter ce qui suit :

    • Les packages qui nécessitent un accès réseau
    • Les packages qui nécessitent un accès au système de fichiers élevé
    • Les packages utilisés pour le développement Web ou d’autres tâches qui ne bénéficient pas de l’exécution dans SQL Server

  • Il n’est pas possible d’installer le package Python TensorFlow à l’aide de sqlmlutils. Pour plus d’informations ainsi qu’une solution de contournement, consultez Problèmes connus dans SQL Server Machine Learning Services.

Installer sqlmlutils sur l’ordinateur client

Pour utiliser sqlmlutils, vous devez d’abord l’installer sur l’ordinateur client que vous utilisez pour vous connecter à SQL Server.

Dans Azure Data Studio

Si vous utilisez sqlmlutils dans Azure Data Studio, vous pouvez l’installer à l’aide de la fonctionnalité Gérer les packages dans un notebook de noyau Python.

1. Dans un notebook de noyau Python dans Azure Data Studio, cliquez sur Gérer les packages.
2. Cliquez sur Ajouter nouveau.
3. Entrez « sqlmlutils » dans le champ Recherche de packages Pip, puis cliquez sur Rechercher.
4. Sélectionnez la Version du package que vous voulez installer (la dernière version est recommandée).
5. Cliquez sur Installer, puis sur Fermer.

En ligne de commande Python

Si vous utilisez sqlmlutils à partir d’une invite de commandes Python ou d’un environnement de développement intégré, vous pouvez installer sqlmlutils avec une simple commande pip :

pip install sqlmlutils

Il est également possible d’installer sqlmlutils à partir d’un fichier zip :

1. Vérifiez que pip est installé. Pour plus d’informations, consultez Installation de pip.
2. Téléchargez le dernier fichier zip sqlmlutils à partir de https://github.com/microsoft/sqlmlutils/tree/master/R/dist sur l’ordinateur client. Ne décompressez pas le fichier.
3. Ouvrez une invite de commandes et exécutez les commandes suivantes pour installer le package sqlmlutils. Remplacez le chemin d’accès complet par le fichier zip sqlmlutils que vous avez téléchargé (cet exemple suppose que le fichier téléchargé est c:\temp\sqlmlutils-1.0.0.zip).

   pip install --upgrade --upgrade-strategy only-if-needed c:\temp\sqlmlutils-1.0.0.zip
   

Ajouter un package Python sur SQL Server

sqlmlutils permet d’ajouter des packages Python à une instance SQL. Vous pouvez ensuite les utiliser dans votre code Python qui s’exécute dans l’instance SQL. sqlmlutils utilise CREATE EXTERNAL LIBRARY pour installer le package et chacune de ses dépendances.

Dans l’exemple suivant, vous allez ajouter le package text-tools à SQL Server.

Ajouter le package en ligne

Si l’ordinateur client que vous utilisez pour vous connecter à SQL Server a accès à Internet, vous pouvez utiliser sqlmlutils pour rechercher le package text-tools et toutes les dépendances sur Internet, puis installer le package sur une instance SQL Server distante.

1. Sur l’ordinateur client, ouvrez Python ou un environnement Python.

2. Utilisez les commandes suivantes pour installer le package text-tools. Remplacez vos propres informations de connexion de base de données SQL Server (si vous utilisez l’authentification Windows, vous n’avez pas besoin des paramètres uid et pwd).

import sqlmlutils
connection = sqlmlutils.ConnectionInfo(server="server", database="database", uid="username", pwd="password")
sqlmlutils.SQLPackageManager(connection).install("text-tools")

Ajouter le package hors connexion

Si l’ordinateur client que vous utilisez pour vous connecter à SQL Server n’est pas connecté à Internet, vous pouvez utiliser pip sur un ordinateur disposant d’un accès à Internet pour télécharger le package et tous les packages dépendants dans un dossier local. Vous copiez ensuite le dossier sur l’ordinateur client sur lequel vous pouvez installer le package hors connexion.

Sur un ordinateur connecté à Internet

1. Ouvrez une invite de commandes et exécutez la commande suivante pour créer un dossier local qui contient le package text-tools. Cet exemple crée le dossier c:\temp\text-tools.

   pip download text-tools -d c:\temp\text-tools
   

2. Copiez le dossier text-tools sur l’ordinateur client. L’exemple suivant suppose que vous l’avez copié dans c:\temp\packages\text-tools.

Sur l’ordinateur client

Utilisez sqlmlutils pour installer chaque package (fichier WHL) que vous trouvez dans le dossier local créé par pip. Peu importe l’ordre dans lequel vous installez les packages.

Dans cet exemple, text-tools n’a pas de dépendances. Il n’y a donc qu’un seul fichier du dossier text-tools que vous pouvez installer. En revanche, un package tel que scikit-plot a 11 dépendances. Par conséquent, vous trouverez 12 fichiers dans le dossier (le package scikit-plot et les 11 packages dépendants) et vous devez tous les installer.

Exécutez le script Python suivant. Remplacez le chemin du fichier, le nom du package et vos propres informations de connexion de base de données SQL Server (si vous utilisez l’authentification Windows, vous n’avez pas besoin des paramètres uid et pwd). Répétez l’instruction sqlmlutils.SQLPackageManager pour chaque fichier de package dans le dossier.

import sqlmlutils
connection = sqlmlutils.ConnectionInfo(server="yourserver", database="yourdatabase", uid="username", pwd="password"))
sqlmlutils.SQLPackageManager(connection).install("text_tools-1.0.0-py3-none-any.whl")

Utiliser le package

Vous pouvez maintenant utiliser le package dans un script Python dans SQL Server. Par exemple :

EXECUTE sp_execute_external_script
  @language = N'Python',
  @script = N'
from text_tools.finders import find_best_string
corpus = "Lorem Ipsum text"
query = "Ipsum"
first_match = find_best_string(query, corpus)
print(first_match)
  '

Supprimer le package de SQL Server

Si vous souhaitez supprimer le package text-tools, utilisez la commande Python suivante sur l’ordinateur client, en utilisant la même variable de connexion que celle que vous avez définie précédemment.

sqlmlutils.SQLPackageManager(connection).uninstall("text-tools")

Autres fonctions sqlmlutils

Le package sqlmlutils contient un certain nombre de fonctions qui permettent d’une part de gérer les packages Python et d’autre part de créer, gérer et exécuter des procédures stockées et des requêtes dans une instance SQL Server. Pour plus d’informations, consultez le fichier README Python de sqlmlutils.

Pour en savoir plus sur une fonction sqlmlutils, utilisez la fonction help de Python. Par exemple :

import sqlmlutils
help(SQLPackageManager.install)

Étapes suivantes

• Pour des informations sur les packages Python installés dans SQL Server Machine Learning Services, consultez Obtenir des informations sur les packages Python.

• Pour plus d’informations sur l’installation de packages R dans SQL Server Machine Learning Services, consultez Installer de nouveaux packages R sur SQL Server.