Machine Learning und KI mit ONNX in SQL Edge

Beim maschinellen Lernen in Azure SQL Edge werden Modelle im ONNX-Format (Open Neural Network Exchange) unterstützt. ONNX ist ein offenes Format, das Sie zum Austauschen von Modellen zwischen verschiedenen Frameworks und Tools für maschinelles Lernen verwenden können.

Übersicht

Zum Ableiten von Machine Learning-Modellen in Azure SQL Edge benötigen Sie zunächst ein Modell. Hierbei kann es sich um ein vorab trainiertes Modell oder ein benutzerdefiniertes Modell handeln, das mit Ihrem bevorzugten Framework trainiert wurde. Azure SQL Edge unterstützt das ONNX-Format. Sie müssen das Modell in dieses Format konvertieren. 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.

Abrufen von ONNX-Modellen

So rufen Sie ein Modell im ONNX-Format ab:

Einschränkungen

Derzeit werden nicht alle ONNX-Modelle von Azure SQL Edge unterstützt. Die Unterstützung ist auf Modelle mit numerischen Datentypen beschränkt:

Andere numerische Typen können mithilfe von CAST und CONVERT in unterstützte Typen konvertiert werden.

Die Modelleingaben sollten so strukturiert werden, dass jede Eingabe in das Modell einer einzelnen Spalte in einer Tabelle entspricht. Wenn Sie z. B. einen Pandas-Datenrahmen zum Trainieren eines Modells verwenden, sollte jede Eingabe eine separate Spalte für das Modell sein.

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