Faça previsões com a extensão de Aprendizado de Máquina para o Azure Data Studio (Visualização)
Saiba como usar a extensão de Aprendizado de Máquina para o Azure Data Studio para fazer previsões com um modelo ONNX em seu banco de dados. A extensão gerará um script T-SQL usando PREDICT para fazer previsões no conjunto de dados armazenado em sua tabela com um modelo que é importado anteriormente, reside em um arquivo local ou do Azure Machine Learning.
Importante
Faça previsões com a extensão de Aprendizado de Máquina atualmente só dá suporte aos Serviços de Aprendizado de Máquina na Instância Gerenciada SQL do Azure e no Azure SQL Edge com ONNX.
Pré-requisitos
Instale e configure a extensão de Aprendizado de Máquina para o Azure Data Studio. Você precisa especificar os caminhos de instalação do Python nas Configurações de extensão.
Os pacotes Python onnxruntime, mlflow e mlflow-dbstore . Se os pacotes ainda não estiverem instalados, a extensão do Machine Learning solicitará que você os instale.
Faça previsões a partir do modelo ONNX
Siga as etapas abaixo para usar um modelo ONNX para fazer previsões.
Selecione Fazer previsões.
Se você for solicitado a instalar onnxruntime, mlflow e mlflow-dbstore, selecione Sim.
Escolha onde seu modelo está localizado e selecione Avançar. Pode utilizar:
- Modelos importados. Escolha esta opção para usar um modelo que já esteja armazenado em seu banco de dados. Escolha o banco de dados Modelo e a tabela Modelo onde seu modelo está localizado, selecione o modelo que deseja usar e selecione Avançar.
- Upload de arquivos. Escolha esta opção para usar um modelo de um arquivo. Selecione o arquivo de modelo em Arquivos de origem e selecione Avançar.
- Azure Machine Learning. Escolha esta opção para usar um modelo do Azure Machine Learning. Primeiro, entre no Azure. Em seguida, selecione sua conta do Azure, assinatura do Azure, grupo de recursos do Azure e espaço de trabalho do Azure ML. Selecione o modelo que deseja usar e selecione Avançar.
Mapeie os dados de origem para o seu modelo.
- Selecione o banco de dados de origem e a tabela de origem que contém o conjunto de dados ao qual você deseja aplicar a previsão.
- Mapeie as colunas em Mapeamento de entrada de modelo e Saída de modelo. A extensão mapeará automaticamente colunas que tenham o mesmo nome e tipo de dados.
Selecione Prever.
O Azure Data Studio criará uma nova consulta T-SQL com o PREDICT, que você pode usar para fazer previsões em seus dados.
Próximos passos
- Extensão do Aprendizado de Máquina no Azure Data Studio
- Gerenciar pacotes no banco de dados
- Importar ou visualizar modelos
- Blocos de anotações no Azure Data Studio
- Documentação de aprendizado de máquina SQL
- Serviços de Aprendizado de Máquina na Instância Gerenciada SQL do Azure
- Aprendizado de máquina e IA com ONNX no SQL Edge (Visualização)