Azure Data Studio için Machine Learning uzantısıyla tahminde bulunma (Önizleme)

Önemli

Azure Data Studio 28 Şubat 2026 tarihindekullanım dışı bırakılacak. Visual Studio Code için MSSQL uzantısını kullanmanızı öneririz. Visual Studio Code'a geçiş hakkında daha fazla bilgi için Azure Data Studio'ya neler oluyor? adresini ziyaret edin.

Veritabanınızda bir ONNX modeliyle tahminde bulunmak için Azure Data Studio için Machine Learning uzantısını kullanmayı öğrenin. Uzantı, daha önce içeri aktarılan, yerel bir dosyada veya Azure Machine Learning'den alınan bir modelle tablonuzda depolanan veri kümesinde tahminlerde bulunmak için PREDICT kullanarak bir T-SQL betiği oluşturur.

Önemli

Makine Öğrenimi uzantısıyla tahminde bulunmak şu anda yalnızca Azure SQL Yönetilen Örneği'deki Machine Learning Services ve ONNX ile Azure SQL Edge'i destekler.

Önkoşullar

• Azure Data Studio için Machine Learning uzantısını yükleyin ve yapılandırın. Uzantı Ayarları'nda Python yükleme yollarını belirtmeniz gerekir.

• onnxruntime, mlflow ve mlflow-dbstore Python paketleri. Paketler henüz yüklü değilse Machine Learning uzantısı bunları yüklemenizi ister.

ONNX modelinden tahminler yapma

Tahminlerde bulunmak üzere ONNX modelini kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin.

1. Tahmin yap'ı seçin.

2. Eğer onnxruntime, mlflow ve mlflow-dbstore yüklemeniz istenirse, Evet seçin.

3. Modelinizin bulunduğu yeri seçin ve İleri'yi seçin. Şunları kullanabilirsiniz:

   • İçeri aktarılan modeller. Veritabanınızda zaten depolanan bir modeli kullanmak için bunu seçin. Modelinizin bulunduğu Model veritabanını ve Model tablosunu seçin, kullanmak istediğiniz modeli seçin ve İleri'yi seçin.
   • Dosya yükleme. Dosyadan model kullanmak için bunu seçin. Kaynak dosyalar'ın altındaki model dosyasını seçin ve İleri'yi seçin.
   • Azure Machine Learning. Azure Machine Learning'den bir model kullanmak için bunu seçin. İlk olarak Azure'da oturum açın. Ardından Azure hesabınızı, Azure aboneliğinizi, Azure kaynak grubunuzu ve Azure ML çalışma alanınızı seçin. Kullanmak istediğiniz modeli seçin ve İleri'yi seçin.

4. Kaynak verileri modelinizle eşleyin.

   • Tahmini uygulamak istediğiniz veri kümesini içeren Kaynak veritabanını ve Kaynak tablosunu seçin.
   • Model Girişi eşlemesi ve Model çıkışı altındaki sütunları eşleyin. Uzantı, adı ve veri türü aynı olan sütunları otomatik olarak eşleştirir.

5. Tahmin et'i seçin.

Azure Data Studio, PREDICT ile yeni bir T-SQL sorgusu oluşturur. Bu sorguyu kullanarak verileriniz üzerinde tahminde bulunabilirsiniz.

Sonraki adımlar

• Azure Data Studio'da Machine Learning uzantısı
• Veritabanındaki paketleri yönetme
• Modelleri içeri aktarma veya görüntüleme
• Azure Data Studio'da not defterleri
• SQL makine öğrenmesi belgeleri
• Azure SQL Yönetilen Örneği'nde Makine Öğrenimi Hizmetleri
• SQL Edge'de ONNX ile makine öğrenmesi ve yapay zeka (Önizleme)