Machine Tanulás Services a felügyelt Azure SQL-példányban
A Machine Tanulás Services az Azure SQL Managed Instance szolgáltatása, amely adatbázison belüli gépi tanulást biztosít, 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 Tanulás Services?
A felügyelt Azure SQL-példány gépi Tanulás szolgáltatásai lehetővé teszi Python- és R-szkriptek adatbázison belüli végrehajtását. A szolgáltatással előkészítheti és megtisztíthatja az adatokat, jellemzőkialakítást végezhet, valamint betaníthat, kiértékelhet és üzembe helyezhet gépi tanulási modelleket az adatbázisokon belül. A szolgáltatás ott futtatja a szkripteket, ahol az adatok találhatók, így az adatokat nem kell átvinni a hálózaton egy másik kiszolgálóra.
A Machine Tanulás Services használata R/Python-támogatással a felügyelt Azure SQL-példányban a következőhöz:
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 forráskód algoritmussal betanítheti. 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 alapeloszlásait a Machine Tanulás Services tartalmazza. 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
Ha engedélyezni szeretné a Machine Learning Servicest a felügyelt Azure SQL-példányon, a következő SQL-parancsok használatával engedélyezze a bővíthetőséget (a felügyelt SQL-példány újraindul, és néhány másodpercig nem lesz elérhető):
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.
A Machine Learning Services engedélyezése feladatátvételi csoportban
A feladatátvételi csoportban a rendszer nem replikálja a rendszeradatbázisokat a másodlagos példányra (további információkért lásd a feladatátvételi csoportok korlátozásait).
Ha a használt felügyelt SQL-példány egy feladatátvételi csoport része, tegye a következőket:
Futtassa a
sp_configure
feladatátvételi csoport egyes példányainak parancsaitRECONFIGURE
a Machine Tanulás Services engedélyezéséhez.Telepítse az R/Python-kódtárakat egy felhasználói adatbázisra az
master
adatbázis helyett.
További lépések
- Tekintse meg az SQL Server Machine Tanulás Services fő különbségeit.
- A Python a Machine Tanulás Servicesben való használatáról a Python-szkriptek futtatása című témakörben olvashat.
- Az R machine Tanulás Servicesben való használatáról az R-szkriptek futtatása című témakörben olvashat.
- További információ a gépi tanulásról más SQL-platformokon, lásd az SQL machine learning dokumentációját.