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使用 PREDICT T-SQL 函式與 SQL 機器學習進行原生評分

適用於:SQL Server 2017 (14.x) 和更新版本 Azure SQL 資料庫 Azure SQL 受控執行個體 Azure Synapse Analytics

了解如何使用原生評分搭配 PREDICT T-SQL 函式,以近乎即時方式產生新資料輸入的預測值。 原生評分需要有已定型的模型。

PREDICT 函式會使用 SQL 機器學習中的原生 C++ 延伸模組功能。 此方法提供最快的預測和預測工作負載處理速度,並支援使用 Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式的模型,或使用 RevoScaleRrevoscalepy 套件定型的模型。

原生評分的運作方式

原生評分會使用可讀取 ONNX 或預先定義二進位格式模型的程式庫,並針對您所提供的新資料輸入產生分數。 因為模型已定型、部署和儲存,所以可用於評分,而不必呼叫 R 或 Python 解譯器。 這表示可減少多個程序互動的額外負荷,因而獲得更快的預測效能。

若要使用原生評分,請呼叫 PREDICT T-SQL 函式並傳遞下列必要的輸入:

  • 以所支援模型和演算法為基礎的合規模型。
  • 輸入資料,通常會定義為 T-SQL 查詢。

函式會傳回輸入資料的預測,以及您想要傳遞的任何來源資料行。

Prerequisites

PREDICT 適用於:

  • Windows 和 Linux 的 SQL Server 2017 所有版本及更新版本
  • Azure SQL 受控執行個體
  • Azure SQL Database
  • Azure SQL Edge
  • Azure Synapse Analytics

根據預設,會啟用函式。 您不需要安裝 R 或 Python,或啟用其他功能。

支援的模型

PREDICT 函式所支援模型格式取決於您執行原生評分的 SQL 平台。 請參閱下表,以了解哪些平台支援哪些模型格式。

平台 ONNX 模型格式 RevoScale 模型格式
SQL Server
Azure SQL 受控執行個體
Azure SQL Database
Azure SQL Edge
Azure Synapse Analytics

ONNX 模型

模型必須是 Open Neural Network Exchange (ONNX) 模型格式。

RevoScale 模型

您必須先使用 RevoScaleRrevoscalepy 套件,以下列其中一種支援的 rx 演算法來定型模型。

使用適用於 R 的 rxSerialize 及適用於 Python 的 rx_serialize_model 來序列化模型。 這些序列化函式已經過最佳化,可支援快速評分。

支援的 RevoScale 演算法

revoscalepy 和 RevoScaleR 支援下列演算法。

如果必須使用 MicrosoftML 或 microsoftml 中的演算法,請使用即時評分搭配 sp_rxPredict

不支援的模型類型包括下列類型:

  • 包含其他轉換的模型
  • 在 RevoScaleR 或 revoscalepy 對等項目中使用 rxGlmrxNaiveBayes 演算法的模型
  • PMML 模型
  • 使用其他開放原始碼或第三方程式庫建立的模型

範例

PREDICT 與 ONNX 模型

這個範例示範如何使用 dbo.models 資料表中儲存的 ONNX 模型進行原生評分。

DECLARE @model VARBINARY(max) = (
        SELECT DATA
        FROM dbo.models
        WHERE id = 1
        );

WITH predict_input
AS (
    SELECT TOP (1000) [id]
        , CRIM
        , ZN
        , INDUS
        , CHAS
        , NOX
        , RM
        , AGE
        , DIS
        , RAD
        , TAX
        , PTRATIO
        , B
        , LSTAT
    FROM [dbo].[features]
    )
SELECT predict_input.id
    , p.variable1 AS MEDV
FROM PREDICT(MODEL = @model, DATA = predict_input, RUNTIME=ONNX) WITH (variable1 FLOAT) AS p;

注意

由於 PREDICT 所傳回的資料行和值可能會因為模型類型而有差異,所以您必須使用 WITH 子句來定義傳回資料的結構描述。

PREDICT 與 RevoScale 模型

在此範例中,您會在 R 中使用 RevoScaleR 建立模型,然後從 T-SQL 呼叫即時預測函式。

步驟 1: 準備及儲存模型

執行下列程式碼,以建立範例資料庫和必要的資料表。

CREATE DATABASE NativeScoringTest;
GO
USE NativeScoringTest;
GO
DROP TABLE IF EXISTS iris_rx_data;
GO
CREATE TABLE iris_rx_data (
    "Sepal.Length" float not null, "Sepal.Width" float not null
  , "Petal.Length" float not null, "Petal.Width" float not null
  , "Species" varchar(100) null
);
GO

使用下列陳述式,在資料表中填入 iris 資料集的資料。

INSERT INTO iris_rx_data ("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width" , "Species")
EXECUTE sp_execute_external_script
  @language = N'R'
  , @script = N'iris_data <- iris;'
  , @input_data_1 = N''
  , @output_data_1_name = N'iris_data';
GO

現在,請建立用以儲存模型的資料表。

DROP TABLE IF EXISTS ml_models;
GO
CREATE TABLE ml_models ( model_name nvarchar(100) not null primary key
  , model_version nvarchar(100) not null
  , native_model_object varbinary(max) not null);
GO

下列程式碼會根據 iris 資料集建立模型,並將其儲存至名為 models 的資料表。

DECLARE @model varbinary(max);
EXECUTE sp_execute_external_script
  @language = N'R'
  , @script = N'
    iris.sub <- c(sample(1:50, 25), sample(51:100, 25), sample(101:150, 25))
    iris.dtree <- rxDTree(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data = iris[iris.sub, ])
    model <- rxSerializeModel(iris.dtree, realtimeScoringOnly = TRUE)
    '
  , @params = N'@model varbinary(max) OUTPUT'
  , @model = @model OUTPUT
  INSERT [dbo].[ml_models]([model_name], [model_version], [native_model_object])
  VALUES('iris.dtree','v1', @model) ;

注意

請務必使用來自 RevoScaleR 的 rxSerializeModel 函式來儲存模型。 標準 R serialize 函式無法產生所需的格式。

您可以執行如下所示的陳述式,檢視以二進位格式儲存的模型:

SELECT *, datalength(native_model_object)/1024. as model_size_kb
FROM ml_models;

步驟 2: 在模型上執行 PREDICT

下列簡單的 PREDICT 陳述式會使用原生評分函式,從決策樹模型取得分類。 該函式會根據您提供的屬性、花瓣長度和寬度來預測 iris (鳶尾花) 的品種。

DECLARE @model varbinary(max) = (
  SELECT native_model_object
  FROM ml_models
  WHERE model_name = 'iris.dtree'
  AND model_version = 'v1');
SELECT d.*, p.*
  FROM PREDICT(MODEL = @model, DATA = dbo.iris_rx_data as d)
  WITH(setosa_Pred float, versicolor_Pred float, virginica_Pred float) as p;
go

如果您收到錯誤:「執行 'PREDICT' 函式時發生錯誤。 模型已損毀或無效」,通常表示您的查詢未傳回模型。 請檢查您輸入的模型名稱是否正確,或模型資料表是否為空白。

注意

由於 PREDICT 所傳回的資料行和值可能會因為模型類型而有差異,所以您必須使用 WITH 子句來定義傳回資料的結構描述。

後續步驟