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Tutorial do Python: Treinar e salvar um modelo do Python usando o T-SQL

  • Artigo

Aplica-se a: SQL Server 2017 (14.x) e versões posteriores Instância Gerenciada de SQL do Azure

Na parte quatro desta série de tutoriais de cinco partes, você aprenderá a treinar um modelo de machine learning usando os pacotes do Python scikit-learn e revoscalepy. Essas bibliotecas do Python já estão instaladas com o aprendizado de máquina do SQL Server.

Você carregará os módulos e chamará as funções necessárias para criar e treinar o modelo usando um procedimento armazenado do SQL Server. O modelo requer os recursos de dados que você desenvolveu em partes anteriores desta série de tutoriais. Por fim, você salvará o modelo treinado em uma tabela SQL Server.

Neste artigo, você vai:

  • Criar e treinar um modelo usando um procedimento armazenado do SQL
  • Salvar o modelo treinado em uma tabela SQL

Na parte um, você instalou os pré-requisitos e restaurou o banco de dados de exemplo.

Na parte dois, você explorou os dados de exemplo e gerou alguns gráficos.

Na parte três, você aprendeu a criar recursos a partir de dados brutos usando uma função do Transact-SQL. Em seguida, você chamou essa função por meio de um procedimento armazenado para criar uma tabela que contém os valores do recurso.

Na parte cinco, você aprenderá a operacionalizar os modelos treinados e salvos na parte quatro.

Divida os dados de exemplo em conjuntos de teste e treinamento

  1. Crie um procedimento armazenado chamado PyTrainTestSplit para dividir os dados na tabela nyctaxi_sample em duas partes: nyctaxi_sample_training e nyctaxi_sample_testing.

    Execute o seguinte código para criá-lo:

    DROP PROCEDURE IF EXISTS PyTrainTestSplit;
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PyTrainTestSplit] (@pct int)
AS

DROP TABLE IF EXISTS dbo.nyctaxi_sample_training
SELECT * into nyctaxi_sample_training FROM nyctaxi_sample WHERE (ABS(CAST(BINARY_CHECKSUM(medallion,hack_license)  as int)) % 100) < @pct

DROP TABLE IF EXISTS dbo.nyctaxi_sample_testing
SELECT * into nyctaxi_sample_testing FROM nyctaxi_sample
WHERE (ABS(CAST(BINARY_CHECKSUM(medallion,hack_license)  as int)) % 100) > @pct
GO

  2. Para dividir seus dados usando uma divisão personalizada, execute o procedimento armazenado e forneça um parâmetro de número inteiro que represente o percentual de dados alocados ao conjunto de treinamento. Por exemplo, a instrução a seguir alocará 60% dos dados ao conjunto de treinamento.

    EXEC PyTrainTestSplit 60
GO

Criar um modelo de regressão logística

Depois da preparação dos dados, você pode usá-los para treinar um modelo. Você faz isso chamando um procedimento armazenado que executa algum código Python usando a tabela de dados de treinamento como entrada. Para este tutorial, você cria dois modelos, ambos modelos de classificação binária:

  • O procedimento armazenado PyTrainScikit cria um modelo de previsão de gorjeta usando o pacote Scikit-learn.
  • O procedimento armazenado TrainTipPredictionModelRxPy cria um modelo de previsão de gorjeta usando o pacote revoscalepy.

Cada procedimento armazenado usa os dados de entrada que você fornece para criar e treinar um modelo de regressão logística. Todo o código Python é encapsulado no procedimento armazenado do sistema, sp_execute_external_script.

Para facilitar o novo treinamento do modelo em novos dados, você encapsula a chamada para sp_execute_external_script em outro procedimento armazenado e passa os novos dados de treinamento como um parâmetro. Esta seção guiará você pelo processo.

PyTrainScikit

  1. No Management Studio, abra uma nova janela de Consulta e execute a instrução a seguir para criar o procedimento armazenado PyTrainScikit. O procedimento armazenado contém uma definição dos dados de entrada, assim, você não precisa fornecer uma consulta de entrada.

    DROP PROCEDURE IF EXISTS PyTrainScikit;
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PyTrainScikit] (@trained_model varbinary(max) OUTPUT)
AS
BEGIN
EXEC sp_execute_external_script
  @language = N'Python',
  @script = N'
import numpy
import pickle
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

##Create SciKit-Learn logistic regression model
X = InputDataSet[["passenger_count", "trip_distance", "trip_time_in_secs", "direct_distance"]]
y = numpy.ravel(InputDataSet[["tipped"]])

SKLalgo = LogisticRegression()
logitObj = SKLalgo.fit(X, y)

##Serialize model
trained_model = pickle.dumps(logitObj)
',
@input_data_1 = N'
select tipped, fare_amount, passenger_count, trip_time_in_secs, trip_distance, 
dbo.fnCalculateDistance(pickup_latitude, pickup_longitude,  dropoff_latitude, dropoff_longitude) as direct_distance
from nyctaxi_sample_training
',
@input_data_1_name = N'InputDataSet',
@params = N'@trained_model varbinary(max) OUTPUT',
@trained_model = @trained_model OUTPUT;
;
END;
GO

  2. Execute as seguintes instruções SQL para inserir o modelo treinado na tabela nyc_taxi_models.

    DECLARE @model VARBINARY(MAX);
EXEC PyTrainScikit @model OUTPUT;
INSERT INTO nyc_taxi_models (name, model) VALUES('SciKit_model', @model);

    O processamento dos dados e o ajuste do modelo poderão levar alguns minutos. As mensagens que serão redirecionadas para o fluxo stdout do Python são exibidas na janela Mensagens do Management Studio. Por exemplo:

    STDOUT message(s) from external script:
C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\PYTHON_SERVICES\lib\site-packages\revoscalepy

  3. Abra a tabela nyc_taxi_models. Você pode ver que uma nova linha foi adicionada, que contém o modelo serializado na coluna modelo.

    SciKit_model
0x800363736B6C6561726E2E6C696E6561....

TrainTipPredictionModelRxPy

Esse procedimento armazenado usa o pacote Python revoscalepy. Ele contém objetos, transformação e algoritmos semelhantes aos fornecidos para o pacote RevoScaleR da linguagem R.

Usando revoscalepy, você pode criar contextos de computação remota, mover dados entre contextos de computação, transformar dados e treinar modelos de previsão usando algoritmos populares, como regressão logística e linear, árvores de decisão e muito mais. Para obter mais informações, confira o módulo revoscalepy no SQL Server e a referência de função revoscalepy.

  1. No Management Studio, abra uma nova janela de Consulta e execute a instrução a seguir para criar o procedimento armazenado TrainTipPredictionModelRxPy. Como o procedimento armazenado já inclui uma definição dos dados de entrada, você não precisa fornecer uma consulta de entrada.

    DROP PROCEDURE IF EXISTS TrainTipPredictionModelRxPy;
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[TrainTipPredictionModelRxPy] (@trained_model varbinary(max) OUTPUT)
AS
BEGIN
EXEC sp_execute_external_script 
  @language = N'Python',
  @script = N'
import numpy
import pickle
from revoscalepy.functions.RxLogit import rx_logit

## Create a logistic regression model using rx_logit function from revoscalepy package
logitObj = rx_logit("tipped ~ passenger_count + trip_distance + trip_time_in_secs + direct_distance", data = InputDataSet);

## Serialize model
trained_model = pickle.dumps(logitObj)
',
@input_data_1 = N'
select tipped, fare_amount, passenger_count, trip_time_in_secs, trip_distance, 
dbo.fnCalculateDistance(pickup_latitude, pickup_longitude,  dropoff_latitude, dropoff_longitude) as direct_distance
from nyctaxi_sample_training
',
@input_data_1_name = N'InputDataSet',
@params = N'@trained_model varbinary(max) OUTPUT',
@trained_model = @trained_model OUTPUT;
;
END;
GO

    Esse procedimento armazenado executa as seguintes etapas como parte do treinamento do modelo:

    • A consulta SELECT aplica a função escalar personalizada fnCalculateDistance para calcular a distância direta entre os locais de embarque e desembarque de passageiros. Os resultados da consulta são armazenados na variável de entrada padrão do Python, InputDataset.
    • A variável binária tipped é usada como a coluna label ou de resultado e o modelo é ajustado com o uso destas colunas de recursos: passenger_count, trip_distance, trip_time_in_secse direct_distance.
    • O modelo treinado é serializado e armazenado na variável do Python logitObj. Ao adicionar a palavra-chave OUTPUT do T-SQL, você pode adicionar a variável como uma saída do procedimento armazenado. Na próxima etapa, essa variável é usada para inserir o código binário do modelo em uma tabela de banco de dados nyc_taxi_models. Esse mecanismo torna mais fácil armazenar e reutilizar modelos.

  2. Execute o procedimento armazenado da seguinte maneira para inserir o modelo treinado revoscalepy na tabela nyc_taxi_models.

    DECLARE @model VARBINARY(MAX);
EXEC TrainTipPredictionModelRxPy @model OUTPUT;
INSERT INTO nyc_taxi_models (name, model) VALUES('revoscalepy_model', @model);

    O processamento dos dados e o ajuste do modelo poderão levar algum tempo. As mensagens que serão redirecionadas para o fluxo stdout do Python são exibidas na janela Mensagens do Management Studio. Por exemplo:

    STDOUT message(s) from external script:
C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\PYTHON_SERVICES\lib\site-packages\revoscalepy

  3. Abra a tabela nyc_taxi_models. Você pode ver que uma nova linha foi adicionada, que contém o modelo serializado na coluna modelo.

    revoscalepy_model
0x8003637265766F7363616c....

Na próxima parte deste tutorial, você usará os modelos treinados para criar previsões.

Próximas etapas

Neste artigo você:

  • Criou e treinou um modelo usando um procedimento armazenado do SQL
  • Salvou o modelo treinado em uma tabela SQL

Tutorial do Python: executar previsões usando o Python inserido em um procedimento armazenado