SQL Edge에서 ONNX를 통한 기계 학습 및 AI

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Important

Azure SQL Edge는 더 이상 ARM64 플랫폼을 지원하지 않습니다.

Azure SQL Edge의 기계 학습은 ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식의 모델을 지원합니다. ONNX는 다양한 기계 학습 프레임워크와 도구 간에 모델을 교환하는 데 사용할 수 있는 개방형 형식입니다.

개요

Azure SQL Edge에서 기계 학습 모델을 유추하려면 먼저 모델을 가져와야 합니다. 미리 학습된 모델 또는 선택한 프레임워크를 사용하여 학습된 사용자 지정 모델일 수 있습니다. Azure SQL Edge는 ONNX 형식을 지원하며 모델을 이 형식으로 변환해야 합니다. 모델 정확도에는 영향을 주지 않아야 하며 ONNX 모델이 있으면 Azure SQL Edge에 모델을 배포하고 PREDICT T-SQL 함수와 함께 네이티브 채점을 사용할 수 있습니다.

ONNX 모델 가져오기

ONNX 형식으로 모델을 가져오려면 다음을 수행합니다.

  • 모델 빌드 서비스: Azure Machine Learning 및 Azure Custom Vision Service의 자동화된 Machine Learning 기능과 같은 서비스는 학습된 모델을 ONNX 형식으로 직접 내보낼 수 있습니다.

  • 기존 모델 변환 및/또는 내보내기: 여러 학습 프레임워크(예: PyTorch, Chainer 및 Caffe2)는 ONNX 형식으로의 기본 내보내기 기능을 지원하여 학습된 모델을 특정 버전의 ONNX 형식으로 저장할 수 있습니다. 네이티브 내보내기를 지원하지 않는 프레임워크의 경우 다른 기계 학습 프레임워크에서 학습된 모델을 ONNX 형식으로 변환할 수 있는 독립 실행형 ONNX 변환기 설치 가능 패키지가 있습니다.

    지원되는 프레임워크

제한 사항

현재 Azure SQL Edge에서 모든 ONNX 모델이 지원되는 것은 아닙니다. 지원은 숫자 데이터 형식의 모델로 제한됩니다.

CAST 및 CONVERT를 사용하여 다른 숫자 형식을 지원되는 형식으로 변환할 수 있습니다.

모델에 대한 각 입력이 테이블의 단일 열에 해당하도록 모델 입력을 구성해야 합니다. 예를 들어 pandas 데이터 프레임을 사용하여 모델을 학습하는 경우 각 입력은 모델에 대한 별도의 열이어야 합니다.

다음 단계