Az Azure SQL felügyelt példány Machine Learning-szolgáltatásai

A Machine Learning Services a felügyelt Azure SQL-példány egyik funkciója, amely az adatbázison belüli gépi tanulást biztosítja, python- és R-szkripteket is támogatva. A funkció microsoft Python- és R-csomagokat tartalmaz nagy teljesítményű prediktív elemzésekhez és gépi tanuláshoz. A relációs adatok tárolt eljárásokon, Python- vagy R-utasításokat tartalmazó T-SQL-szkripteken vagy T-SQL-t tartalmazó Python- vagy R-kódon keresztül használhatók a szkriptekben.

Mi az a Machine Learning Services?

A Felügyelt Azure SQL-példány Machine Learning Services szolgáltatása lehetővé teszi Python- és R-szkriptek adatbázison belüli végrehajtását. Segítségével előkészítheti és megtisztíthatja az adatokat, elvégezheti a funkciófejlesztést, betaníthatja, kiértékelheti és üzembe helyezheti a gépi tanulási modelleket az adatbázisban. A szolgáltatás futtatja a szkripteket, ahol az adatok találhatók, és megszünteti az adatok átvitelét a hálózaton keresztül egy másik kiszolgálóra.

A Machine Learning Services használata R/Python-támogatással a felügyelt Azure SQL-példányban az alábbiakhoz:

  • R- és Python-szkriptek futtatásával végezhet adatelőkészítést és általános célú adatfeldolgozást – Mostantól az R/Python-szkripteket is átviheti a felügyelt Azure SQL-példányba, ahol az adatok találhatók, ahelyett, hogy más kiszolgálóra kellene áthelyeznie az adatokat az R- és Python-szkriptek futtatásához. Kiküszöbölheti az adatáthelyezés szükségességét, valamint a késéssel, a biztonsággal és a megfelelőséggel kapcsolatos problémákat.

  • Gépi tanulási modellek betanítása az adatbázisban – A modelleket bármilyen nyílt forráskódú algoritmussal taníthatja be. A betanítást egyszerűen skálázhatja a teljes adatkészletre, nem pedig az adatbázisból kihúzott mintaadatkészletekre támaszkodhat.

  • A modellek és szkriptek üzembe helyezése éles környezetben tárolt eljárásokban – A szkriptek és a betanított modellek egyszerűen üzembe helyezhetők a T-SQL által tárolt eljárásokba ágyazva. Az Azure SQL Managed Instance-hez csatlakozó alkalmazások csak tárolt eljárás meghívásával használhatják ki az ezekben a modellekben szereplő előrejelzéseket és intelligenciát. A natív T-SQL PREDICT függvénnyel is üzembe helyezhet modelleket a gyors pontozáshoz nagy mértékben egyidejű valós idejű pontozási forgatókönyvekben.

A Python és az R alapszintű disztribúciói a Machine Learning Services részét képezik. A Pythonhoz készült Microsoft-csomagok mellett nyílt forráskódú csomagokat és keretrendszereket is telepíthet és használhat, például a PyTorchot, a TensorFlow-t és a scikit-learnt, valamint a Pythonhoz készült Microsoft-csomagokat, valamint a RevoScaleR-t, a MicrosoftML-t, az olapR-t és az R-hez készült sqlrutilst .

A Machine Learning Services engedélyezése

A Machine Learning Servicest a felügyelt Azure SQL-példányban a következő SQL-parancsokkal engedélyezheti a bővíthetőség engedélyezésével (a felügyelt SQL-példány néhány másodpercig újraindul, és nem érhető el):

sp_configure 'external scripts enabled', 1;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE;

A parancs felügyelt SQL-példány erőforrásaira gyakorolt hatásáról további információt az Erőforrás-szabályozás című témakörben talál.

Machine Learning Services engedélyezése feladatátvételi csoportban

Feladatátvételi csoportban a rendszeradatbázisok nem replikálódnak a másodlagos példányra (további információt a feladatátvételi csoportok korlátozásai című témakörben talál).

Ha az SQL Managed Instance, amit használ, egy feladatátvételi csoport része, hajtsa végre a következőket:

  • A Machine Learning Services engedélyezéséhez futtassa a sp_configure és RECONFIGURE parancsokat a feladatátvételi csoport minden példányán.

  • Telepítse az R/Python-kódtárakat egy felhasználói adatbázisra az master adatbázis helyett.

Következő lépések

  • Last updated on