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Treffen von Vorhersagen mit der Machine Learning-Erweiterung für Azure Data Studio (Vorschau)

Hier erfahren Sie, wie Sie die Machine Learning-Erweiterung für Azure Data Studio verwenden, um mit einem ONNX-Modell in Ihrer Datenbank Vorhersagen zu treffen. Die Erweiterung generiert mithilfe von PREDICT ein T-SQL-Skript, um mit einem zuvor importierten Modell, einem Modell aus einer lokalen Datei oder aus Azure Machine Learning Vorhersagen für das in Ihrer Tabelle gespeicherte Dataset zu treffen.

Wichtig

Das Treffen von Vorhersagen mit der Machine Learning-Erweiterung unterstützt derzeit nur Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance und Azure SQL Edge mit ONNX.

Voraussetzungen

Treffen von Vorhersagen mit dem ONNX-Modell

Führen Sie die folgenden Schritte durch, um mithilfe eines ONNX-Modells Vorhersagen zu treffen.

  1. Wählen Sie Vorhersagen vornehmen aus.

  2. Wenn Sie zur Installation von onnxruntime, mlflow und mlflow-dbstore aufgefordert werden, wählen Sie Ja aus.

  3. Wählen Sie den Speicherort des Modells aus, und wählen Sie Weiter aus. Verwenden Sie Folgendes:

    • Importierte Modelle: Wählen Sie diese Option aus, um ein Modell zu verwenden, das bereits in Ihrer Datenbank gespeichert ist. Wählen Sie die Modelldatenbank und die Modelltabelle aus, in der Ihr Modell gespeichert ist. Wählen Sie das gewünschte Modell aus, und wählen Sie Weiter aus.
    • Dateiupload: Wählen Sie diese Option aus, um ein Modell aus einer Datei zu verwenden. Wählen Sie die Modelldatei unter Quelldateien aus, und wählen Sie Weiter aus.
    • Azure Machine Learning: Wählen Sie diese Option aus, um ein Modell aus Azure Machine Learning zu verwenden. Zunächst müssen Sie sich bei Azure anmelden. Wählen Sie dann Ihr Azure-Konto, Ihr Azure-Abonnement, Ihre Azure-Ressourcengruppe und Ihren Azure ML-Arbeitsbereich aus. Wählen Sie das gewünschte Modell aus, und wählen Sie Weiter aus.
  4. Ordnen Sie Ihrem Modell die Quelldaten zu.

    • Wählen Sie die Quelldatenbank und die Quelltabelle mit dem Dataset aus, für das Sie die Vorhersage treffen möchten.
    • Ordnen Sie die Spalten unter Model Input mapping (Zuordnung der Modelleingabe) und Model output (Modellausgabe) zu. Die Erweiterung ordnet automatisch Spalten mit dem gleichen Namen und dem gleichen Datentyp zu.
  5. Wählen Sie Predict aus.

Azure Data Studio erstellt mit PREDICT eine neue T-SQL-Abfrage, mit der Sie Vorhersagen für Ihre Daten treffen können.

Nächste Schritte