Démarrage rapide : Création et scoring d’un modèle prédictif en Python avec le Machine Learning SQL

Article
05/30/2023

S’applique à : SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures Azure SQL Managed Instance

Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez créer et former un modèle prédictif à l’aide de Python. Vous allez enregistrer le modèle dans une table de votre instance SQL Server, puis l’utiliser pour prédire des valeurs à partir de nouvelles données à l’aide de SQL Server Machine Learning Services, de Machine Learning Services d’Azure SQL Managed Instance, ou de clusters Big Data SQL Server.

Vous allez créer et exécuter deux procédures stockées qui s’exécutent dans SQL. La première utilise le jeu de données classique des iris et génère un modèle bayésien naïf pour prédire une espèce d’iris en fonction des caractéristiques de la fleur. La deuxième procédure concerne le scoring : elle appelle le modèle généré dans la première procédure pour générer un ensemble de prédictions basées sur de nouvelles données. En plaçant le code Python dans une procédure stockée SQL, les opérations sont contenues dans SQL et sont réutilisables. Elles peuvent alors être appelées par d’autres procédures stockées et applications clientes.

En suivant ce guide de démarrage rapide, vous apprendrez :

Comment incorporer du code Python dans une procédure stockée
Comment transmettre des entrées dans votre code via des entrées sur la procédure stockée
Comment les procédures stockées sont utilisées pour rendre les modèles opérationnels

Prérequis

Pour effectuer ce démarrage rapide, vous avez besoin de ce qui suit.

Une base de données SQL sur l’une de ces plateformes :
- Machine Learning Services SQL Server. Pour l’installer, consultez le Guide d’installation Windows ou le Guide d’installation Linux.
- Clusters Big Data SQL Server. Voir comment Activer Machine Learning Services sur des clusters Big Data SQL Server.
- Azure SQL Managed Instance Machine Learning Services. Pour plus d’informations, consultez Présentation de Machine Learning Services dans Azure SQL Managed Instance.
Un outil permettant d’exécuter des requêtes SQL qui contiennent des scripts Python. Ce guide de démarrage rapide utilise Azure Data Studio.
L’échantillon de données utilisé dans cet exercice est l’échantillon Iris. Suivez les instructions de la page Données de démonstration Iris pour créer la base de données exemple irissql.

Créer une procédure stockée qui génère des modèles

À cette étape, vous allez créer une procédure stockée qui génère un modèle pour prédire les résultats.

Ouvrez Azure Data Studio, connectez-vous à votre instance SQL et ouvrez une nouvelle fenêtre Requête.
Connectez-vous à la base de données irissql.
```
USE irissql
GO
```
Copiez-y le code suivant pour créer une nouvelle procédure stockée.

Lorsqu’elle est exécutée, cette procédure appelle sp_execute_external_script pour démarrer une session Python.

Les entrées nécessaires à votre code Python sont transmises en tant que paramètres d’entrée sur cette procédure stockée. La sortie sera un modèle entraîné, basé sur la bibliothèque Python scikit-learn pour l’algorithme de Machine Learning.

Ce code utilise pickle pour sérialiser le modèle. L’apprentissage du modèle se fera à l’aide des données des colonnes 0 à 4 de la table iris_data.

Les paramètres que vous voyez dans la deuxième partie de la procédure articulent les entrées de données et les sorties du modèle. Ce qui vous intéresse, c’est d’avoir le code Python qui s’exécute dans une procédure stockée avec des entrées et des sorties bien définies qui correspondent aux entrées des procédures stockées et aux sorties transmises au moment de l’exécution.
```
CREATE PROCEDURE generate_iris_model (@trained_model VARBINARY(max) OUTPUT)
AS
BEGIN
    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
        , @script = N'
import pickle
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
GNB = GaussianNB()
trained_model = pickle.dumps(GNB.fit(iris_data[["Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width"]], iris_data[["SpeciesId"]].values.ravel()))
'
        , @input_data_1 = N'select "Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width", "SpeciesId" from iris_data'
        , @input_data_1_name = N'iris_data'
        , @params = N'@trained_model varbinary(max) OUTPUT'
        , @trained_model = @trained_model OUTPUT;
END;
GO
```
Vérifiez que la procédure stockée existe.

Si le script T-SQL de l’étape précédente s’est exécuté sans erreur, une nouvelle procédure stockée appelée generate_iris_model est créée et ajoutée à la base de données irissql. Vous trouverez des procédures stockées dans l’Explorateur d’objets Azure Data Studio, sous Programmabilité.

Exécuter la procédure pour créer des modèles et effectuer leur apprentissage

À cette étape, vous allez exécuter la procédure pour exécuter le code incorporé, en créant un modèle formé et sérialisé en tant que sortie.

Les modèles destinés à être réutilisés dans la base de données sont sérialisés en tant que flux d’octets et stockés dans la colonne VARBINARY (MAX) d’une table de base de données. Une fois que le modèle est créé, entraîné, sérialisé et enregistré dans une base de données, il peut être appelé par d’autres procédures ou par la fonction PREDICT T-SQL dans les charges de travail de scoring.

Exécutez le script suivant pour exécuter la procédure. L’instruction spécifique pour exécuter une procédure stockée est EXECUTE sur la quatrième ligne.

Ce script particulier supprime un modèle existant portant le même nom (« Naive Bayes ») afin de libérer de l’espace pour les nouveaux modèles créés en réexécutant la même procédure. Si vous ne supprimez pas le modèle, une erreur se produit indiquant que l’objet existe déjà. Le modèle est stocké dans une table nommée iris_models, approvisionnée lorsque vous avez créé la base de données irissql.
```
DECLARE @model varbinary(max);
DECLARE @new_model_name varchar(50)
SET @new_model_name = 'Naive Bayes'
EXECUTE generate_iris_model @model OUTPUT;
DELETE iris_models WHERE model_name = @new_model_name;
INSERT INTO iris_models (model_name, model) values(@new_model_name, @model);
GO
```
Vérifiez que le modèle a été inséré.
```
SELECT * FROM dbo.iris_models
```
Résultats

model_name model

Naive Bayes 0x800363736B6C6561726E2E6E616976655F62617965730A...

model_name	model
Naive Bayes	0x800363736B6C6561726E2E6E616976655F62617965730A...

Créer et exécuter une procédure stockée pour générer des prédictions

Maintenant que vous avez créé, entraîné et enregistré un modèle, passez à l’étape suivante, à savoir, la création d’une procédure stockée qui génère des prédictions. Pour ce faire, appelez sp_execute_external_script pour exécuter un script Python qui charge le modèle sérialisé et lui attribue de nouvelles entrées de données à évaluer.

Exécutez le code suivant pour créer la procédure stockée qui effectue le scoring. Au moment de l’exécution, cette procédure charge un modèle binaire, utilise les colonnes [1,2,3,4] comme entrées et définit les colonnes [0,5,6] comme sortie.

CREATE PROCEDURE predict_species (@model VARCHAR(100))
AS
BEGIN
    DECLARE @nb_model VARBINARY(max) = (
            SELECT model
            FROM iris_models
            WHERE model_name = @model
            );

    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
        , @script = N'
import pickle
irismodel = pickle.loads(nb_model)
species_pred = irismodel.predict(iris_data[["Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width"]])
iris_data["PredictedSpecies"] = species_pred
OutputDataSet = iris_data[["id","SpeciesId","PredictedSpecies"]] 
print(OutputDataSet)
'
        , @input_data_1 = N'select id, "Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width", "SpeciesId" from iris_data'
        , @input_data_1_name = N'iris_data'
        , @params = N'@nb_model varbinary(max)'
        , @nb_model = @nb_model
    WITH RESULT SETS((
                "id" INT
              , "SpeciesId" INT
              , "SpeciesId.Predicted" INT
                ));
END;
GO

Exécutez la procédure stockée en attribuant le nom de modèle « Naive Bayes » afin que la procédure sache quel modèle utiliser.
```
EXECUTE predict_species 'Naive Bayes';
GO
```
Lorsque vous exécutez la procédure stockée, elle retourne un data.frame Python. Cette ligne de T-SQL spécifie le schéma pour les résultats retournés : WITH RESULT SETS ( ("id" int, "SpeciesId" int, "SpeciesId.Predicted" int));. Vous pouvez insérer les résultats dans une nouvelle table ou les retourner à une application.

Les résultats correspondent à 150 prédictions sur les espèces de fleurs en utilisant des caractéristiques florales en entrée. Pour la majorité des observations, l’espèce prédite correspond à l’espèce réelle.

Cet exemple a été simplifié, car il n’utilise que le jeu de données Iris de Python pour l’apprentissage et le scoring. L’approche classique consisterait à exécuter une requête SQL pour obtenir les nouvelles données, puis à les transmettre dans Python en tant que InputDataSet.

Conclusion

Dans cet exercice, vous avez appris à créer des procédures stockées dédiées à différentes tâches, où chaque procédure stockée a utilisé la procédure stockée du système sp_execute_external_script pour démarrer un processus Python. Les entrées du processus Python sont transmises à sp_execute_external en tant que paramètres. Le script Python proprement dit ainsi que les variables de données d’une base de données sont transmis en entrée.

Il est recommandé de n’utiliser Azure Data Studio qu’avec un code Python optimisé, ou un code Python simple qui retourne une sortie sous forme de lignes. En tant qu’outil, Azure Data Studio prend en charge les langages de requête comme T-SQL et retourne des ensembles de lignes aplatis. Si votre code génère une sortie graphique comme un nuage de points ou un histogramme, vous devez utiliser un outil ou une application d’utilisateur final distincts pour restituer l’image en dehors de la procédure stockée.

Pour certains développeurs Python qui sont habitués à écrire des scripts de gestion complets qui gèrent une plage d’opérations, l’organisation des tâches dans des procédures distinctes peut sembler inutile. Mais l’apprentissage et le scoring ont des cas d’usage différents. En les séparant, vous pouvez placer chaque tâche sur une planification différente et octroyer des autorisations différentes à chaque opération.

Au final, l’un des avantages est que les processus peuvent être modifiés à l’aide de paramètres. Dans cet exercice, le code Python qui a créé le modèle (nommé « Naive Bayes » dans cet exemple) a été transmis comme entrée à une deuxième procédure stockée qui appelle le modèle dans un processus de scoring. Cet exercice n’utilise qu’un seul modèle, mais il n’est pas difficile d’imaginer comment le paramétrage de ce modèle dans une tâche de scoring pourrait rendre ce script plus utile.

Étapes suivantes

Pour plus d’informations sur les tutoriels pour Python avec le Machine Learning SQL, consultez :

Didacticiels Python

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