Servizi di Machine Learning in Istanza gestita di SQL di Azure

Machine Learning Services è una funzionalità di Istanza gestita di SQL di Azure che fornisce Machine Learning nel database, che supporta sia script Python che R. La funzionalità include pacchetti Microsoft Python e R per l'analisi predittiva ad alte prestazioni e l'apprendimento automatico. I dati relazionali possono essere usati negli script tramite stored procedure, script T-SQL contenenti istruzioni Python o R o codice Python o R contenente T-SQL.

Importante

Machine Learning Services è disponibile solo sulle istanze gestite SQL configurate con la policy di aggiornamento di SQL Server 2022. Non è disponibile con i criteri di aggiornamento SQL Server 2025 o Always-up-to-date. La policy di aggiornamento di SQL Server 2022 è disponibile fino alla fine del supporto mainstream per SQL Server 2022. In quel momento, le istanze passano automaticamente alla policy di aggiornamento per l'ultima grande release di SQL Server e Machine Learning Services diventa non disponibile. Per chiamare un modello di machine learning ospitato esternamente da queste istanze, prendi in considerazione l'uso di sp_invoke_external_rest_endpoint.

Che cos'è Machine Learning Services?

Machine Learning Services in Istanza gestita di SQL di Azure consente di eseguire script Python e R nel database. È possibile usare questa funzionalità per preparare e pulire i dati, eseguire la progettazione delle caratteristiche e il training, la valutazione e la distribuzione di modelli di Machine Learning all'interno di un database. La funzionalità esegue gli script nella posizione in cui i dati risiedono, eliminando la necessità di trasferire i dati in rete in un altro server.

Usare Machine Learning Services con il supporto di R/Python in Istanza gestita di SQL di Azure per:

  • Eseguire script R e Python per eseguire la preparazione dei dati e l'elaborazione dei dati per utilizzo generico : è ora possibile trasferire gli script R/Python in Istanza gestita di SQL di Azure in cui si trovano i dati, invece di dover spostare i dati in un altro server per eseguire script R e Python. È possibile eliminare la necessità di spostamento dei dati e problemi associati relativi a latenza, sicurezza e conformità.

  • Eseguire il training di modelli di Machine Learning nel database : è possibile eseguire il training dei modelli usando qualsiasi algoritmo open source. È possibile ridimensionare facilmente il training sull'intero set di dati anziché basarsi su set di dati di esempio estratti dal database.

  • Distribuire modelli e script nell'ambiente di produzione nelle stored procedure : gli script e i modelli sottoposti a training possono essere operativi semplicemente incorporandoli nelle stored procedure T-SQL. Le app che si connettono a Istanza gestita di SQL di Azure possono trarre vantaggio dalle stime e dall'intelligenza in questi modelli semplicemente chiamando una stored procedure. È anche possibile usare la funzione T-SQL PREDICT nativa per rendere operativi i modelli per l'assegnazione rapida dei punteggi in scenari di assegnazione dei punteggi in tempo reale altamente simultanei.

Le distribuzioni di base di Python e R sono incluse in Machine Learning Services. È possibile installare e usare pacchetti e framework open source, ad esempio PyTorch, TensorFlow e scikit-learn, oltre ai pacchetti Microsoft revoscalepy e microsoftml per Python e RevoScaleR, MicrosoftML, olapR e sqlrutils per R.

Come abilitare i Servizi di Machine Learning

Su un'istanza SQL managed instance configurata con la policy di aggiornamento di SQL Server 2022, abilita Machine Learning Services abilitando l'estensibilità con i seguenti comandi SQL (Istanza gestita di SQL si riavvia ed è indisponibile per pochi secondi):

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

Per informazioni dettagliate su come questo comando influisce sulle risorse di Istanza gestita di SQL, vedere Governance delle risorse.

Abilitare i Servizi di Apprendimento Automatico in un gruppo di failover

In un gruppo di failover i database di sistema non vengono replicati nell'istanza secondaria. Per altre informazioni, vedere Limitazioni dei gruppi di failover .

Se l'istanza gestita di SQL in uso fa parte di un gruppo di failover, eseguire le operazioni seguenti:

  • Eseguire i comandi sp_configure e RECONFIGURE su ogni istanza del gruppo di failover per abilitare i Machine Learning Services.

  • Installare le librerie R/Python in un database utente anziché nel master database.

Passaggi successivi

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