ONNX kullanarak Azure SQL Edge'de ML modelini dağıtma

Önemli

Azure SQL Edge, 30 Eylül 2025 itibarıyla kullanımdan kaldırılmıştır. Daha fazla bilgi ve geçiş seçenekleri için Kullanımdan kaldırma bildirimine bakın.

Uyarı

Azure SQL Edge artık ARM64 platformunu desteklememektedir.

Azure SQL Edge'de demir ceyleni kirliliklerini tahmin etmek için bu üç bölümden oluşan bu öğreticinin üçüncü bölümünde şunları yapacaksınız:

1. Azure SQL Edge örneğindeki SQL Veritabanı bağlanmak için Azure Data Studio'yu kullanın.
2. Azure SQL Edge'de ONNX ile demir cevzı safsızlıklarını tahmin edin.

Temel bileşenler

1. Çözüm, Edge Hub'a gönderilen her ileti arasında varsayılan 500 milisaniye kullanır. Bu, Program.cs dosyasında değiştirilebilir

   TimeSpan messageDelay = configuration.GetValue("MessageDelay", TimeSpan.FromMilliseconds(500));
   

2. Çözüm, aşağıdaki özniteliklere sahip bir ileti oluşturdu. Gereksinimlere göre öznitelikleri ekleyin veya kaldırın.

   {
       timestamp
       cur_Iron_Feed
       cur_Silica_Feed
       cur_Starch_Flow
       cur_Amina_Flow
       cur_Ore_Pulp_pH
       cur_Flotation_Column_01_Air_Flow
       cur_Flotation_Column_02_Air_Flow
       cur_Flotation_Column_03_Air_Flow
       cur_Flotation_Column_04_Air_Flow
       cur_Flotation_Column_01_Level
       cur_Flotation_Column_02_Level
       cur_Flotation_Column_03_Level
       cur_Flotation_Column_04_Level
       cur_Iron_Concentrate
   }
   

ML modelini eğitmek, dağıtmak ve test etmek için Azure SQL Edge örneğindeki SQL Veritabanı bağlanma

1. Azure Data Studio'yu açın.

2. Hoş Geldiniz sekmesinde, aşağıdaki ayrıntılarla yeni bir bağlantı başlatın:

   Veri Alanı	Değer
   Bağlantı türü	Microsoft SQL Server
   Server	Bu tanıtım için oluşturulan VM'de bahsedilen genel IP adresi
   Kullanıcı adı	Sa
   Şifre	Azure SQL Edge örneği oluşturulurken kullanılan güçlü parola
   Veritabanı	Varsayılan
   Sunucu grubu	Varsayılan
   Ad (isteğe bağlı)	İsteğe bağlı bir ad belirtin

3. Bağlan seçeneğini seçin.

4. Dosya bölümünde, makinenizdeki proje dosyalarını kopyaladığınız klasörden açın/DeploymentScripts/MiningProcess_ONNX.jpynb.

5. Çekirdeği Python 3 olarak ayarlayın.

İlgili içerik

• Azure SQL Edge'de ONNX modellerini kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz . SQL Edge'de ONNX ile makine öğrenmesi ve yapay zeka.