Machine Learning e intelligenza artificiale con ONNX in SQL Edge
Importante
SQL Edge di Azure verrà ritirato il 30 settembre 2025. Per altre informazioni e per le opzioni di migrazione, vedere l'avviso di ritiro.
Nota
SQL Edge di Azure non supporta più la piattaforma ARM64.
L'apprendimento automatico in SQL Edge di Azure supporta modelli nel formato ONNX (Open Neural Network Exchange). ONNX è un formato aperto che è possibile usare per l'interscambio di modelli tra diversi framework e strumenti di Machine Learning.
Panoramica
Per l'inferenza dei modelli di apprendimento automatico in SQL Edge di Azure, è necessario innanzitutto ottenere un modello. Può essere un modello già sottoposto a training o un modello personalizzato di cui è stato eseguito il training con il framework scelto. SQL Edge di Azure supporta il formato ONNX ed è necessario convertire il modello in questo formato. La conversione non dovrebbe avere alcun effetto sull'accuratezza del modello e quando il modello ONNX è disponibile, è possibile distribuirlo in SQL Edge di Azure e usare il punteggio nativo con la funzione T-SQL PREDICT.
Ottenere i modelli ONNX
Per ottenere un modello nel formato ONNX:
Servizi di creazione modelli: servizi come la funzionalità di apprendimento automatico automatizzato in Azure Machine Learning e il servizio Visione personalizzata di Azure supportano direttamente l'esportazione del modello sottoposto a training nel formato ONNX.
Convertire e/o esportare modelli esistenti: diversi framework di training (ad esempio PyTorch, Chainer e Caffe2) supportano la funzionalità di esportazione nativa in ONNX che consente di salvare il modello sottoposto a training in una versione specifica del formato ONNX. Per i framework che non supportano l'esportazione nativa, esistono pacchetti autonomi installabili del convertitore ONNX che consentono di convertire nel formato ONNX i modelli sottoposti a training di framework di apprendimento automatico diversi.
Framework supportati
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Per l'elenco completo dei framework e degli esempi supportati, vedere Conversione in formato ONNX.
Limiti
Attualmente, in SQL Edge di Azure non sono supportati tutti i modelli ONNX. Il supporto è limitato ai modelli con tipi di dati numerici:
Per convertire altri tipi numerici in tipi supportati, è possibile usare CAST e CONVERT.
Gli input del modello devono essere strutturati in modo che ognuno corrisponda a una singola colonna in una tabella. Se ad esempio si usa un DataFrame Pandas per eseguire il training di un modello, ogni input deve essere una colonna separata per il modello.