Machine Learning a AI s ONNX v SQL Edge
Machine Learning v Azure SQL Edge podporuje modely ve formátu Open neuronové Network Exchange (ONNX) . ONNX je otevřený formát, který můžete použít k výměně modelů mezi různými architekturami a nástroji pro strojové učení.
Přehled
Pokud chcete odvodit modely strojového učení ve službě Azure SQL Edge, budete nejprve muset získat model. Může se jednat o předem vyškolený model nebo o vlastní model vyškolený s vámi zvoleným rozhraním. Azure SQL Edge podporuje formát ONNX a vy budete muset model převést do tohoto formátu. Nemusíte mít žádný vliv na přesnost modelu a až budete mít model ONNX, můžete model nasadit v Azure SQL Edge a použít nativní hodnocení pomocí funkce prediktivní T-SQL.
Získání modelů ONNX
Postup získání modelu ve formátu ONNX:
Služby pro vytváření modelů: služby, jako je například funkce automatizovaného Machine Learning v Azure Machine Learning a Azure Custom Vision Service podporují přímý export výukového modelu ve formátu ONNX.
Převod a export stávajících modelů: několik platforem školení (např. PyTorch, chainer a Caffe2) podporují NATIVNÍ funkce exportu na ONNX, což vám umožní uložit vyškolený model do konkrétní verze formátu ONNX. Pro architektury, které nepodporují nativní export, jsou k dispozici samostatné balíčky ONNX Converter, které umožňují převod modelů vyškolených z různých architektur strojového učení do formátu ONNX.
Podporované architektury
-
Úplný seznam podporovaných rozhraní a příkladů najdete v tématu Převod do formátu ONNX.
Omezení
V současné době nejsou všechny modely ONNX podporovány serverem Azure SQL Edge. Podpora je omezená na modely s číselnými datovými typy:
Jiné číselné typy lze převést na podporované typy pomocí funkce cast a Convert.
Vstupy modelu by měly být strukturované, aby každý vstup do modelu odpovídal jednomu sloupci v tabulce. Například pokud používáte PANDAS dataframe pro výuku modelu, pak každý vstup by měl být samostatným sloupcem pro model.