Aracılığıyla paylaş


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

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

Machine Learning uzantısıyla tahminde bulunma şu anda yalnızca Azure SQL Yönetilen Örneği'da Machine Learning Services'i ve ONNX ile Azure SQL Edge'i destekler.

Önkoşullar

ONNX modelinden tahminler yapma

Tahminlerde bulunmak üzere ONNX modelini kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin.

  1. Tahmin yap'ı seçin.

  2. Onnxruntime, mlflow ve mlflow-dbstore yüklemeniz istenirse Evet'i 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, aynı ada ve veri türüne sahip sütunları otomatik olarak eşler.
  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