Machine Learning und KI mit ONNX in SQL EdgeMachine learning and AI with ONNX in SQL Edge

Beim maschinellen Lernen in Azure SQL Edge werden Modelle im ONNX-Format (Open Neural Network Exchange) unterstützt.Machine learning in Azure SQL Edge supports models in the Open Neural Network Exchange (ONNX) format. ONNX ist ein offenes Format, das Sie zum Austauschen von Modellen zwischen verschiedenen Frameworks und Tools für maschinelles Lernen verwenden können.ONNX is an open format you can use to interchange models between various machine learning frameworks and tools.

ÜbersichtOverview

Zum Ableiten von Machine Learning-Modellen in Azure SQL Edge benötigen Sie zunächst ein Modell.To infer machine learning models in Azure SQL Edge, you will first need to get a model. Hierbei kann es sich um ein vorab trainiertes Modell oder ein benutzerdefiniertes Modell handeln, das mit Ihrem bevorzugten Framework trainiert wurde.This can be a pre-trained model or a custom model trained with your framework of choice. Azure SQL Edge unterstützt das ONNX-Format. Sie müssen das Modell in dieses Format konvertieren.Azure SQL Edge supports the ONNX format and you will need to convert the model to this format. Dies sollte keinerlei Auswirkungen auf die Modellgenauigkeit haben. Nachdem Sie über das ONNX-Modell verfügen, können Sie es in Azure SQL Edge bereitstellen und die native Bewertung mit der T-SQL-Funktion „PREDICT“ verwenden.There should be no impact on model accuracy, and once you have the ONNX model, you can deploy the model in Azure SQL Edge and use native scoring with the PREDICT T-SQL function.

Abrufen von ONNX-ModellenGet ONNX models

So rufen Sie ein Modell im ONNX-Format ab:To obtain a model in the ONNX format:

EinschränkungenLimitations

Derzeit werden nicht alle ONNX-Modelle von Azure SQL Edge unterstützt.Currently, not all ONNX models are supported by Azure SQL Edge. Die Unterstützung ist auf Modelle mit numerischen Datentypen beschränkt:The support is limited to models with numeric data types:

Andere numerische Typen können mithilfe von CAST und CONVERT in unterstützte Typen konvertiert werden.Other numeric types can be converted to supported types by using CAST and CONVERT.

Die Modelleingaben sollten so strukturiert werden, dass jede Eingabe in das Modell einer einzelnen Spalte in einer Tabelle entspricht.The model inputs should be structured so that each input to the model corresponds to a single column in a table. Wenn Sie z. B. einen Pandas-Datenrahmen zum Trainieren eines Modells verwenden, sollte jede Eingabe eine separate Spalte für das Modell sein.For example, if you are using a pandas dataframe to train a model, then each input should be a separate column to the model.

Nächste SchritteNext steps