使用適用於 Azure Data Studio 的機器學習延伸模組 (預覽) 匯入或檢視模型
了解如何使用適用於 Azure Data Studio 的機器學習延伸模組，來匯入 ONNX 模型或檢視已經匯入資料庫的模型。
重要
使用機器學習延伸模組，在資料庫中進行匯入和檢視，目前僅支援 Azure SQL 受控執行個體中的機器學習服務和含有 ONNX 的 Azure SQL Edge。
必要條件
安裝並設定適用於 Azure Data Studio 的機器學習延伸模組。 您必須在 [延伸模組設定] 中指定 Python 安裝路徑。
onnxruntime、mlflow 及 mlflow-dbstore Python 套件。 如果套件尚未安裝，機器學習延伸模組將提示您安裝這些套件。
檢視模型
遵循下列步驟來檢視儲存於資料庫中的 ONNX 模型。
選取 [匯入或檢視模型]。
如果系統要求您安裝 onnxruntime、mlflow 及 mlflow-dbstore，請選取 [是]。
選取模型儲存所在的模型資料庫和模型資料表。
這將顯示您的模型清單。 您可以編輯模型名稱與描述，或從清單中刪除模型。
匯入新模型
遵循下列步驟，在資料庫中匯入 ONNX 模型。
選取 [匯入或檢視模型]。
如果系統要求您安裝 onnxruntime、mlflow 及 mlflow-dbstore，請選取 [是]。
選取 [匯入模型]。
選取您想要儲存已匯入模型的模型資料庫。
選取您想要儲存已匯入模型的模型資料表。 您可以選擇現有的資料表，也可以建立新的資料表。 選取 [下一步] 。
選取模型所在位置，然後選取 [下一步]。 您可以使用：
- 檔案上傳。 選擇此項，以使用檔案中的模型。 選取 [來源檔案] 底下的模型檔案，然後選取 [下一步]。
- Azure Machine Learning。 選擇此項，以使用來自 Azure Machine Learning 的模型。 首先，登入 Azure。 然後，選取您的 Azure 帳戶、Azure 訂用帳戶、Azure 資源群組及 Azure ML 工作區。 選取要使用的模型，然後選取 [下一步]。
輸入模型名稱和描述，然後選取 [部署]，以將模型儲存於您的資料庫中。
注意
機器學習延伸模組目前處於預覽狀態。 因此，儲存模型的資料表結構描述可能會在未來變更。