Machine Learning Services は、Python と R の両方のスクリプトをサポートするデータベース内機械学習を提供する Azure SQL Managed Instance の機能です。 この機能には、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 パッケージが含まれています。 リレーショナル データは、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 スクリプト、または T-SQL を含む Python または R コードを使用してスクリプトで使用できます。
Machine Learning Services とは
Azure SQL Managed Instance の Machine Learning Services を使用すると、データベース内で Python および R スクリプトを実行できます。 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 の R/Python サポートで Machine Learning Services を使用して、次の手順を実行します。
R スクリプトと Python スクリプトを実行してデータの準備と汎用データ処理を行 う - R スクリプトと Python スクリプトを実行するために他のサーバーにデータを移動する必要なく、データが存在する Azure SQL Managed Instance に R/Python スクリプトを取り込むことができます。 待機時間、セキュリティ、コンプライアンスに関連するデータ移動や関連する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。 データベースから取り出されたサンプル 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。
ストアド プロシージャでモデルとスクリプトを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のモデルは、T-SQL ストアド プロシージャに埋め込むだけで運用化できます。 Azure SQL Managed Instance に接続するアプリは、ストアド プロシージャを呼び出すだけで、これらのモデルの予測とインテリジェンスの恩恵を受けることができます。 また、ネイティブの T-SQL PREDICT 関数を使用して、高度に同時実行されるリアルタイム スコアリング シナリオで高速スコアリングを行うためにモデルを運用化することもできます。
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 と microsoftml 、R 用 RevoScaleR、 MicrosoftML、 olapR、 sqlrutils に加えて、PyTorch、TensorFlow、scikit-learn などのオープンソース パッケージとフレームワークをインストールして使用できます。
Machine Learning Services を有効にする方法
Azure SQL Managed Instance で Machine Learning Services を有効にするには、次の SQL コマンドを使用して機能拡張を有効にします (SQL Managed Instance は再起動され、数秒間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 ガバナンス」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、次の操作を行います。
フェールオーバー グループの各インスタンスで
sp_configureコマンドとRECONFIGUREコマンドを実行して、Machine Learning Services を有効にします。masterデータベースではなく、ユーザー データベースに R/Python ライブラリをインストールします。
次のステップ
- SQL Server Machine Learning Services との主な違い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」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」を参照してください。
- 他の SQL プラットフォームでの機械学習の詳細については、 SQL 機械学習のドキュメントを参照してください。