Eseguire stime con l'estensione Machine Learning per Azure Data Studio (anteprima)
Informazioni su come usare l'estensione Machine Learning per Azure Data Studio per eseguire stime con un modello ONNX nel database. L'estensione genera uno script T-SQL tramite l'istruzione PREDICT per eseguire stime sul set di dati archiviato nella tabella con un modello importato in precedenza, che risiede in un file locale o proveniente da Azure Machine Learning.
Importante
L'esecuzione di stime con l'estensione Machine Learning supporta attualmente solo Machine Learning Services in Istanza gestita di SQL di Azure e SQL Edge di Azure con ONNX.
Prerequisiti
Installare e configurare l'estensione Machine Learning per Azure Data Studio. È necessario specificare i percorsi di installazione di Python in Impostazioni estensione.
I pacchetti Python onnxruntime, mlflow e mlflow-dbstore. Se i pacchetti non sono ancora installati, l'estensione Machine Learning richiederà di installarli.
Eseguire stime dal modello ONNX
Attenersi alla procedura seguente per usare un modello ONNX per eseguire stime.
Selezionare Esegui previsioni.
Se viene richiesto di installare onnxruntime, mlflowe mlflow-dbstore, selezionare Sì.
Scegliere la posizione in cui si trova il modello e selezionare Avanti. Puoi usare:
- Modelli importati. Scegliere questa opzione per usare un modello già archiviato nel database. Scegliere il database e la tabella in cui si trova il modello, selezionare il modello che si vuole usare e selezionare Avanti.
- Caricamento file. Scegliere questa opzione per usare un modello da un file. Selezionare il file di modello in File di origine e selezionare Avanti.
- Azure Machine Learning. Scegliere questa opzione per usare un modello proveniente da Azure Machine Learning. Per prima cosa, accedere ad Azure. Selezionare quindi l'account, la sottoscrizione, il gruppo di risorse e l'area di lavoro ML di Azure. Selezionare il modello che si vuole usare e selezionare Avanti.
Eseguire il mapping dei dati di origine al modello.
- Selezionare il database di origine e la tabella di origine contenenti il set di dati a cui si vuole applicare la stima.
- Eseguire il mapping delle colonne in Model Input mapping (Mapping input modello) e Model output (Output modello). L'estensione eseguirà automaticamente il mapping delle colonne con lo stesso nome e lo stesso tipo di dati.
Selezionare Stima.
Azure Data Studio creerà una nuova query T-SQL con l'istruzione PREDICT, utilizzabile per eseguire stime sui dati.
Passaggi successivi
- Estensione Machine Learning in Azure Data Studio
- Gestire i pacchetti nel database
- Importare o visualizzare modelli
- Notebook in Azure Data Studio
- Documentazione per Machine Learning in SQL
- Machine Learning Services in Istanza gestita di SQL di Azure
- Machine Learning e intelligenza artificiale con ONNX in SQL Edge (anteprima)