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predict_onnx_fl()

  • 아티클

함수 predict_onnx_fl() 는 기존 학습된 기계 학습 모델을 사용하여 예측하는 UDF(사용자 정의 함수) 입니다. 이 모델은 ONNX 형식으로 변환되고, 문자열로 직렬화되고, 표준 테이블에 저장되었습니다.

사전 요구 사항

  • 클러스터에서 Python 플러그 인 을 사용하도록 설정해야 합니다. 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.
  • 데이터베이스에서 Python 플러그 인 을 사용하도록 설정해야 합니다. 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.

Syntax

T | invoke predict_onnx_fl(, models_tbl, model_name, features_colspred_col)

구문 규칙에 대해 자세히 알아보세요.

매개 변수

이름 형식 필수 Description
models_tbl string ✔️ 모든 직렬화된 모델을 포함하는 테이블의 이름입니다. 테이블에는 다음 열이 있어야 합니다.
name: 모델 이름
timestamp: 모델 학습 시간
model: 직렬화된 모델의 문자열 표현
model_name string ✔️ 사용할 특정 모델의 이름입니다.
features_cols synamic ✔️ 예측에 대해 모델에서 사용하는 기능 열의 이름을 포함하는 배열입니다.
pred_col string ✔️ 예측을 저장하는 열의 이름입니다.

함수 정의

다음과 같이 해당 코드를 쿼리 정의 함수로 포함하거나 데이터베이스에 저장된 함수로 만들어 함수를 정의할 수 있습니다.

다음 let 문을 사용하여 함수를 정의합니다. 사용 권한이 필요 없습니다.

중요

let 문은 자체적으로 실행할 수 없습니다. 그 뒤에 테이블 형식 식 문이 있어야 합니다. 의 predict_onnx_fl()작업 예제를 실행하려면 예제를 참조 하세요.

let predict_onnx_fl=(samples:(*), models_tbl:(name:string, timestamp:datetime, model:string), model_name:string, features_cols:dynamic, pred_col:string)
{
    let model_str = toscalar(models_tbl | where name == model_name | top 1 by timestamp desc | project model);
    let kwargs = bag_pack('smodel', model_str, 'features_cols', features_cols, 'pred_col', pred_col);
    let code = ```if 1:

    import binascii

    smodel = kargs["smodel"]
    features_cols = kargs["features_cols"]
    pred_col = kargs["pred_col"]
    bmodel = binascii.unhexlify(smodel)

    features_cols = kargs["features_cols"]
    pred_col = kargs["pred_col"]

    import onnxruntime as rt
    sess = rt.InferenceSession(bmodel)
    input_name = sess.get_inputs()[0].name
    label_name = sess.get_outputs()[0].name
    df1 = df[features_cols]
    predictions = sess.run([label_name], {input_name: df1.values.astype(np.float32)})[0]

    result = df
    result[pred_col] = pd.DataFrame(predictions, columns=[pred_col])

    ```;
    samples | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
// Write your query to use the function here.

예제

다음 예제에서는 invoke 연산자를 사용하여 함수를 실행합니다.

쿼리 정의 함수를 사용하려면 포함된 함수 정의 다음에 호출합니다.

let predict_onnx_fl=(samples:(*), models_tbl:(name:string, timestamp:datetime, model:string), model_name:string, features_cols:dynamic, pred_col:string)
{
    let model_str = toscalar(models_tbl | where name == model_name | top 1 by timestamp desc | project model);
    let kwargs = bag_pack('smodel', model_str, 'features_cols', features_cols, 'pred_col', pred_col);
    let code = ```if 1:

    import binascii

    smodel = kargs["smodel"]
    features_cols = kargs["features_cols"]
    pred_col = kargs["pred_col"]
    bmodel = binascii.unhexlify(smodel)

    features_cols = kargs["features_cols"]
    pred_col = kargs["pred_col"]

    import onnxruntime as rt
    sess = rt.InferenceSession(bmodel)
    input_name = sess.get_inputs()[0].name
    label_name = sess.get_outputs()[0].name
    df1 = df[features_cols]
    predictions = sess.run([label_name], {input_name: df1.values.astype(np.float32)})[0]

    result = df
    result[pred_col] = pd.DataFrame(predictions, columns=[pred_col])

    ```;
    samples | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
//
// Predicts room occupancy from sensors measurements, and calculates the confusion matrix
//
// Occupancy Detection is an open dataset from UCI Repository at https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Occupancy+Detection+
// It contains experimental data for binary classification of room occupancy from Temperature,Humidity,Light and CO2.
// Ground-truth labels were obtained from time stamped pictures that were taken every minute
//
OccupancyDetection 
| where Test == 1
| extend pred_Occupancy=bool(0)
| invoke predict_onnx_fl(ML_Models, 'ONNX-Occupancy', pack_array('Temperature', 'Humidity', 'Light', 'CO2', 'HumidityRatio'), 'pred_Occupancy')
| summarize n=count() by Occupancy, pred_Occupancy

출력

인 pred_Occupancy n
TRUE TRUE 3006
FALSE TRUE 112
TRUE FALSE 15
FALSE FALSE 9284

이 기능은 지원되지 않습니다.