Az Azure Database for PostgreSQL integrálása az Azure Machine Learning Services szolgáltatással

Az Azure AI-bővítmény lehetővé teszi az Azure Machine Learning online végpontokon üzembe helyezett gépi tanulási modellek meghívását az SQL-en belül. Ezek a modellek az Azure Machine Learning katalógusából vagy a betanított és üzembe helyezett egyéni modellekből származhatnak.

Előfeltételek

• Engedélyezze és konfigurálja a bővítményt azure_ai .
• Gépi tanulási munkaterület létrehozása és modell üzembe helyezése online végponttal CLI, Python vagy Azure Machine Learning Studio használatával, vagy mlflow-modell üzembe helyezése egy online végponton.
• Győződjön meg arról, hogy az üzembe helyezés állapota biztosítja a modell sikeres üzembe helyezését, és tesztelje a végpontot invokáló modellt, hogy a modell sikeresen fusson.
• Szerezze be az URI-t és a kulcsot, amelyek szükségesek ahhoz, hogy konfigurálja a bővítményt az Azure Machine Learningtel való kommunikációhoz.

Feljegyzés

Megismerheti az Azure Machine Learning-mintákat.

Az Azure Machine Learning-végpont konfigurálása

Az Azure Machine Learning Studióban az Endpoints Pick your endpoint megtalálhatja az online végpont végpontjának URI-ját és kulcsát. Ezekkel az értékekkel konfigurálhatja a azure_ai bővítményt az online következtetési végpont használatára.

select azure_ai.set_setting('azure_ml.scoring_endpoint','<URI>');
select azure_ai.set_setting('azure_ml.endpoint_key', '<Key>');

azure_ml.invoke

Az Azure Machine Learning-modell online végponton való üzembe helyezését invesztő bemeneti adatok pontszáma.

azure_ml.invoke(input_data jsonb, timeout_ms integer DEFAULT NULL, throw_on_error boolean DEFAULT true, deployment_name text DEFAULT NULL)

Argumentumok

input_data

jsonb json, amely a modellhez tartozó hasznos adatokat tartalmazza.

deployment_name

text az Azure Machine Learning online következtetési végpontján üzembe helyezett modellnek megfelelő üzembe helyezés neve

timeout_ms

integer DEFAULT NULL időtúllépés ezredmásodpercben, amely után a művelet leáll. Maga a modell üzembe helyezése rendelkezhet olyan időtúllépéssel, amely alacsonyabb, mint a felhasználó által megadott függvény időtúllépési paramétere. Ha túllépi ezt az időtúllépést, a pontozási művelet meghiúsul.

throw_on_error

boolean DEFAULT true hiba esetén, ha a függvény kivételt okoz, amely a körbefuttatási tranzakciók visszaállítását eredményezi.

max_attempts

integer DEFAULT 1 hányszor próbálkozik újra a bővítmény az Azure Machine Learning-végpont meghívásával, ha az újrapróbálkozási hibával meghiúsul.

retry_delay_ms

integer DEFAULT 1000 ennyi időt (ezredmásodpercet) vár a bővítmény, mielőtt meghívja az Azure Machine Learning-végpontot, amikor újrapróbálkozási hibával meghiúsul.

Visszatérési típus

jsonb pontozási kimenet a JSONB-ban meghívott modellhez.

Példák

A gépi tanulási modell meghívása

Ez meghívja a modellt a input_data, és jsonb hasznos adatokat ad vissza.

-- Invoke model, input data depends on the model.
  SELECT * FROM azure_ml.invoke('
  {
    "input_data": [
      [1,2,3,4,5,6,7,8],
      [-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8]
    ],
    "params": {}
  }', deployment_name=>'Housingprediction' )

-- Get JSON elements from model output
SELECT jsonb_array_elements(invoke.invoke) as MedianHousePrediction
FROM azure_ml.invoke('
{
  "input_data": [
    [1,2,3,4,5,6,7,8],
    [-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8]
  ],
 "params": {}
}', deployment_name=>'Housingprediction' )

Kapcsolódó tartalom

• Az Azure Database for PostgreSQL integrálása az Azure Cognitive Services szolgáltatással.
• Generatív AI az Azure Database for PostgreSQL-lel.
• Vektoros beágyazások létrehozása az Azure OpenAI-val az Azure Database for PostgreSQL-ben.
• Azure AI-bővítmény az Azure Database for PostgreSQL-ben.
• Generatív AI az Azure Database for PostgreSQL-lel.
• Hozzon létre egy javaslati rendszert az Azure Database for PostgreSQL és az Azure OpenAI használatával.
• Szemantikai keresést hozhat létre az Azure Database for PostgreSQL és az Azure OpenAI használatával.
• Engedélyezze és használja a pgvectort az Azure Database for PostgreSQL-ben.