Azure SQL Managed Instance の Machine Learning Services

Machine Learning Services は Azure Python Managed Instance の機能であり、データベース内の機械学習を提供し、Python スクリプトと R スクリプトの両方をサポートしています。 その機能には、高パフォーマンスの予測分析と機械学習のための Microsoft Python および R のパッケージが含まれています。 ストアド プロシージャ、Python または R ステートメントを含む T-SQL、または T-SQL を含む Python または R コードにより、スクリプトでリレーショナル データを使用できます。

Machine Learning Services とは

Azure SQL Managed Instance の Machine Learning Services を使用すると、Python および R スクリプトをデータベース内で実行できます。 この機能を使用して、データの準備とクリーンアップ、特徴エンジニアリング、およびデータベース内での機械学習モデルのトレーニング、評価、およびデプロイを行うことができます。 この機能により、データが存在する場所でスクリプトが実行され、ネットワークを介して別のサーバーにデータが転送されなくなります。

Azure SQL Managed Instance で R および Python をサポートする Machine Learning Services を使用すると、次のことを行うことができます。

• R および Python スクリプトを実行してデータ準備と汎用データ処理を行う - 自作の R および Python スクリプトをデータが存在する Azure SQL Managed Instance に取り込むことができるようになりました。R および Python スクリプトを実行するためにデータを他のサーバーに移動する必要はありません。 データ移動の必要性と、遅延、セキュリティ、コンプライアンスに関連する関連問題を排除できます。

• データベースで機械学習モデルをトレーニングする - 任意のオープン ソース アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングできます。 データベースから引き出されたサンプル データセットに依存するのではなく、トレーニングをデータセット全体に簡単にスケーリングできます。

• モデルとスクリプトをストアド プロシージャの運用環境にデプロイする - スクリプトとトレーニング済みモデルは、T-SQL ストアド プロシージャに埋め込むだけで運用できます。 Azure SQL Managed Instance に接続するアプリでは、ストアド プロシージャを呼び出すだけで、このようなモデルの予測とインテリジェンスを活用できます。 また、ネイティブの T-SQL PREDICT 関数を使用して、モデルを操作可能にして、高度な並行リアルタイム スコアリング シナリオで高速スコアリングを行うこともできます。

Python と R のベース ディストリビューションは Machine Learning Services に含まれています。 Python 用の Microsoft パッケージ revoscalepy および microsoftml と、R 用の RevoScaleR、MicrosoftML、olapR、および sqlrutils に加え、PyTorch、TensorFlow、scikit-learn などのオープンソースのパッケージとフレームワークをインストールおよび使用できます。

Machine Learning Services を有効にする方法

次の SQL コマンドで拡張性を有効にすることで、Azure SQL Managed Instance で Machine Learning Services を有効にできます (SQL Managed Instance は再起動され、数秒使用できなくなります)。

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

このコマンドが SQL Managed Instance リソースに与える影響の詳細については、「リソース管理」を参照してください。

フェールオーバー グループで Machine Learning Services を有効にする

フェールオーバー グループでは、システム データベースはセカンダリ インスタンスにレプリケートされません (詳細については、「フェールオーバー グループの制限」を参照してください)。

使用している SQL Managed Instance がフェールオーバー グループの一部である場合は、次の手順を実行します。

• sp_configure および RECONFIGURE コマンドをフェールオーバー グループの各インスタンスで実行して、Machine Learning Services を有効にします。

• R/Python ライブラリを master データベースではなくユーザー データベースにインストールします。

次のステップ

• SQL Server Machine Learning Services との重要な違いに関する記事を参照してください。
• Machine Learning Services で Python を使用する方法については、Python スクリプトの実行に関するページを参照してください。
• Machine Learning Services で R を使用する方法については、R スクリプトの実行に関するページを参照してください。
• 他の SQL プラットフォームの機械学習に関する詳細については、SQL 機械学習のドキュメントを参照してください。