Azure Data Studio için Machine Learning uzantısı (Önizleme)
Azure Data Studio için Machine Learning uzantısı paketleri yönetmenize, makine öğrenmesi modellerini içeri aktarmanıza, tahminlerde bulunmanıza ve SQL veritabanlarınız için denemeler çalıştırmak üzere not defterleri oluşturmanıza olanak tanır. Bu uzantı şu anda önizleme aşamasındadır.
Önkoşullar
Azure Data Studio'yu çalıştırdığınız bilgisayara aşağıdaki önkoşulların yüklenmesi gerekir.
Python 3. Python'ı yükledikten sonra, Uzantı Ayarları altında python yüklemesinin yerel yolunu belirtmeniz gerekir. Azure Data Studio'da python çekirdek not defteri kullandıysanız, uzantı varsayılan olarak not defterindeki yolu kullanır.
Windows, macOS veya Linux için SQL Server için Microsoft ODBC sürücüsü 17.
R 3.5 (isteğe bağlı). 3.5 dışında bir sürüm şu anda desteklenmiyor. R 3.5'i yükledikten sonra, R'yi etkinleştirmeniz ve Uzantı Ayarları altında bir R yüklemesinin yerel yolunu belirtmeniz gerekir. Bu yalnızca veritabanınızda R paketlerini yönetmek istiyorsanız gereklidir.
ADS içinden Python 3'i yüklerken sorun mu yaşıyorsunuz?
Python 3'ü yüklemeye çalışırsanız ancak TLS/SSL hakkında bir hata alırsanız şu iki isteğe bağlı bileşeni ekleyin:
örnek hata:
$: ~/0.0.1/bin/python3 -m pip install --user "jupyter>=1.0.0" --extra-index-url https://prose-python-packages.azurewebsites.net
WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available.
Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://prose-python-packages.azurewebsites.net
Requirement already satisfied: jupyter
şunları yükleyin:
Homebrew (isteğe bağlı). homebrew yükleyin, ardından komut satırından komutunu çalıştırın
brew update
.openssl (isteğe bağlı). Sonraki çalıştırma
brew install openssl
.
Uzantıyı yükleme
Machine Learning uzantısını Azure Data Studio'ya yüklemek için aşağıdaki adımları izleyin.
Uzantı yöneticisini Azure Data Studio'da açın. Görünüm menüsünde uzantı simgesini veya Uzantılar'ı seçebilirsiniz.
Machine Learning uzantısını seçin ve ayrıntılarını görüntüleyin.
Yükle'yi seçin.
Uzantıyı etkinleştirmek için Yeniden Yükle'yi seçin. Bu yalnızca ilk kez bir uzantı yüklediğinizde gereklidir).
Uzantı ayarları
Machine Learning uzantısının ayarlarını değiştirmek için aşağıdaki adımları izleyin.
Uzantı yöneticisini Azure Data Studio'da açın. Görünüm menüsünde uzantı simgesini veya Uzantılar'ı seçebilirsiniz.
Etkinleştirilmiş uzantılar altında Machine Learning uzantısını bulun.
Yönet simgesini seçin.
Uzantı Ayarları simgesini seçin.
Uzantı ayarları şöyle görünür:
Python'i etkinleştirme
Machine Learning uzantısını ve veritabanınızdaki Python paket yönetimini kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin.
Önemli
Machine Learning uzantısı, veritabanı işlevselliğinde Python paket yönetimini kullanmak istemeseniz bile Python'ın etkinleştirilmesini ve çoğu işlevin çalışması için yapılandırılmasını gerektirir.
Machine Learning: Python'ın etkinleştirildiğinden emin olun. Bu ayar varsayılan olarak etkindir.
Machine Learning: Python Yolu altında önceden var olan Python yüklemenizin yolunu belirtin. Bu, Python yürütülebilir dosyasının tam yolu veya yürütülebilir dosyanın içinde olduğu klasör olabilir. Azure Data Studio'da python çekirdek not defteri kullandıysanız, uzantı varsayılan olarak not defterindeki yolu kullanır.
R'yi etkinleştirme
Veritabanınızda R paket yönetimi için Machine Learning uzantısını kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin.
Machine Learning: R'yi etkinleştir'in etkinleştirildiğinden emin olun. Bu ayar varsayılan olarak devre dışıdır.
Machine Learning: R Yolu altında önceden var olan R yüklemenizin yolunu belirtin. Bu, R yürütülebilir dosyasının tam yolu olmalıdır.
Machine Learning uzantısını kullanma
Azure Data Studio'da Machine Learning uzantısını kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin.
Azure Data Studio'da Bağlantılar görünümlet'ini açın.
Sunucunuza sağ tıklayın ve Yönet'i seçin.
Sol taraftaki menüden Genel'in altında Makine Öğrenmesi'ni seçin.
Machine Learning uzantısını kullanarak paketleri yönetmek, tahminde bulunmak ve veritabanınızdaki modelleri içeri aktarmak için nasıl kullanabileceğinizi görmek için Sonraki adımlar altındaki bağlantıları izleyin.