Fazer previsões com a extensão de Machine Learning para o Azure Data Studio (versão prévia)

Saiba como usar a extensão Machine Learning para Azure Data Studio a fim de fazer previsões com um modelo ONNX no banco de dados. A extensão gerará um script T-SQL usando o PREDICT para fazer previsões sobre o conjunto de dados armazenado na tabela com um modelo previamente importado, que reside em um arquivo local ou do Azure Machine Learning.

Pré-requisitos

• Instale e configure a extensão de Machine Learning para Azure Data Studio. Você precisa especificar os caminhos de instalação do Python nas Configurações da Extensão.

• Os pacotes onnxruntime, mlflow e mlflow-dbstore do Python. Se os pacotes ainda não estiverem instalados, a extensão de Machine Learning solicitará que você os instale.

Fazer previsões com base no modelo ONNX

Siga as etapas abaixo para usar um modelo ONNX para fazer previsões.

1. Selecione Fazer previsões.

2. Se for solicitado que você instale o onnxruntime, o mlflow e o mlflow-dbstore, selecione Sim.

3. Escolha onde seu modelo está localizado e selecione Avançar. Você pode usar:

   • Modelos importados. Escolha esta opção para usar um modelo que já está armazenado no banco de dados. Escolha o Modelo de banco de dados e a Tabela modelo em que o modelo está localizado, selecione o modelo que deseja usar e escolha Avançar.
   • Upload de arquivo. Escolha esta opção para usar um modelo de um arquivo. Escolha o arquivo de modelo em Arquivos de origem e selecione Avançar.
   • Azure Machine Learning. Escolha esta opção para usar um modelo do Azure Machine Learning. Primeiro, entre no Azure. Em seguida, selecione a Conta do Azure, a Assinatura do Azure, o Grupo de recursos do Azure e o Workspace do Azure ML. Escolha o modelo que deseja usar e selecione Avançar.

4. Mapeie os dados de origem para o modelo.

   • Selecione o banco de dados de origem e a tabela de origem que contêm o conjunto de dados ao qual você deseja aplicar a previsão.
   • Mapeie as colunas em Mapeamento da entrada do modelo e saída do modelo. A extensão mapeará automaticamente as colunas que tiverem o mesmo nome e tipo de dados.

5. Selecione Prever.

O Azure Data Studio criará uma consulta T-SQL com o PREDICT, que você poderá usar para fazer previsões sobre os dados.

Próximas etapas

• Extensão do Machine Learning no Azure Data Studio
• Gerenciar pacotes no banco de dados
• Importar ou exibir modelos
• Notebooks no Azure Data Studio
• Documentação do machine learning do SQL
• Serviços de Machine Learning na Instância Gerenciada de SQL do Azure
• Machine learning e IA com o ONNX no SQL no Edge (versão prévia)