Qu’est-ce que SQL Server Machine Learning Services (Python et R) ?What is SQL Server Machine Learning Services (Python and R)?

S’APPLIQUE À : ouiSQL Server nonAzure SQL Database nonAzure Synapse Analytics (SQL DW) nonParallel Data Warehouse APPLIES TO: yesSQL Server noAzure SQL Database noAzure Synapse Analytics (SQL DW) noParallel Data Warehouse

Machine Learning Services est une fonctionnalité de SQL Server qui permet d’exécuter des scripts Python et R avec des données relationnelles.Machine Learning Services is a feature in SQL Server that gives the ability to run Python and R scripts with relational data. Vous pouvez utiliser des frameworks et des packages open source, ainsi que les packages Microsoft Python et R, pour l’analyse prédictive et le machine learning.You can use open-source packages and frameworks, and the Microsoft Python and R packages for predictive analytics and machine learning. Les scripts sont exécutés dans la base de données sans déplacer de données en dehors de SQL Server ou sur le réseau.The scripts are executed in-database without moving data outside SQL Server or over the network. Cet article présente les notions de base de SQL Server Machine Learning Services.This article explains the basics of SQL Server Machine Learning Services.

Dans Azure SQL Database, Machine Learning Services est actuellement en préversion publique.In Azure SQL Database, Machine Learning Services is currently in public preview.

Notes

Pour exécuter Java dans SQL Server, consultez la documentation sur les extensions de langage.For executing Java in SQL Server, see the Language Extensions documentation.

Qu’est-ce que Machine Learning Services ?What is Machine Learning Services?

SQL Server Machine Learning Services vous permet d’exécuter des scripts Python et R en base de données.SQL Server Machine Learning Services lets you execute Python and R scripts in-database. Vous pouvez vous en servir pour préparer et nettoyer des données, effectuer l’ingénierie des fonctionnalités et entraîner, évaluer et déployer des modèles Machine Learning dans une base de données.You can use it to prepare and clean data, do feature engineering, and train, evaluate, and deploy machine learning models within a database. La fonctionnalité exécute vos scripts là où résident les données, ce qui vous évite d’avoir à transférer les données vers un autre serveur à travers le réseau.The feature runs your scripts where the data resides and eliminates transfer of the data across the network to another server.

Les distributions de base de Python et de R sont incluses dans Machine Learning Services.Base distributions of Python and R are included in Machine Learning Services. Vous pouvez installer et utiliser des frameworks et des packages open source comme PyTorch, TensorFlow et scikit-learn, en plus des packages Microsoft revoscalepy et microsoftml pour Python, et RevoScaleR, MicrosoftML, olapR et sqlrutils pour R.You can install and use open-source packages and frameworks, such as PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn, in addition to the Microsoft packages revoscalepy and microsoftml for Python, and RevoScaleR, MicrosoftML, olapR, and sqlrutils for R.

Machine Learning Services utilise un framework d’extensibilité pour exécuter les scripts Python et R dans SQL Server.Machine Learning Services uses an extensibility framework to run Python and R scripts in SQL Server. Pour en savoir plus, consultez :Learn more about how this works:

Que puis-je faire avec Machine Learning Services ?What can I do with Machine Learning Services?

Vous pouvez utiliser Machine Learning Services pour générer et entraîner des modèles Machine Learning et Deep Learning dans SQL Server.You can use Machine Learning Services to build and training machine learning and deep learning models within SQL Server. Vous pouvez également déployer des modèles existants sur Machine Learning Services et utiliser des données relationnelles pour les prédictions.You can also deploy existing models to Machine Learning Services and use relational data for predictions.

Voici des exemples de types de prédictions pour lesquels vous pouvez utiliser SQL Server Machine Learning Services :Examples of the type of predictions that you can use SQL Server Machine Learning Services for, include:

Classification/catégorisationClassification/Categorization Diviser automatiquement les commentaires des clients en catégories positives et négativesAutomatically divide customer feedback into positive and negative categories
Régression/prédiction de valeurs continuesRegression/Predict continuous values Prédire le prix de maisons en fonction de la taille et de l’emplacementPredict the price of houses based on size and location
Détection d’anomalieAnomaly Detection Détecter les transactions bancaires frauduleusesDetect fraudulent banking transactions
RecommandationsRecommendations Suggérer des produits que les acheteurs en ligne peuvent souhaiter acheter, en fonction de leurs achats précédentsSuggest products that online shoppers may want to buy, based on their previous purchases

Comment exécuter des scripts Python et RHow to execute Python and R scripts

Vous pouvez exécuter des scripts Python et R dans Machine Learning Services de deux façons :There are two ways to execute Python and R scripts in Machine Learning Services:

  • La méthode la plus courante consiste à utiliser la procédure stockée T-SQL sp_execute_external_script.The most common way is to use the T-SQL stored procedure sp_execute_external_script.

  • Vous pouvez également utiliser votre client Python ou R préféré et écrire des scripts qui envoient (push) l’exécution (appelée contexte de calcul distant) à un serveur SQL Server distant.You can also use your preferred Python or R client and write scripts that push the execution (referred to as a remote compute context) to a remote SQL Server. Pour plus d’informations, découvrez comment configurer un client de science des données pour le développement Python et le développement R.See how to set up a data science client for Python development and R development for more information.

Packages Python et RPython and R packages

Vous pouvez utiliser des frameworks et des packages open source, en plus des packages d’entreprise Microsoft.You can use open-source packages and frameworks, in addition to Microsoft's enterprise packages. Les packages Python et R open source les plus courants sont préinstallés dans Machine Learning Services.Most common open-source Python and R packages are pre-installed in Machine Learning Services. Les packages Python et R suivants de Microsoft sont également inclus :The following Python and R packages from Microsoft are also included:

LangueLanguage PackagePackage DescriptionDescription
PythonPython revoscalepyrevoscalepy Package principal pour créer du code Python scalable :The primary package for scalable Python. transformations et manipulations de données, totalisation statistique, visualisation et nombreuses formes de modélisation.Data transformations and manipulation, statistical summarization, visualization, and many forms of modeling. De plus, les fonctions de ce package distribuent automatiquement les charges de travail entre les cœurs disponibles pour un traitement parallèle.Additionally, functions in this package automatically distribute workloads across available cores for parallel processing.
PythonPython microsoftmlmicrosoftml Ajoute des algorithmes de machine learning pour créer des modèles personnalisés pour l’analyse des textes, l’analyse des images et l’analyse des sentiments.Adds machine learning algorithms to create custom models for text analysis, image analysis, and sentiment analysis.
RR RevoScaleRRevoScaleR Package principal pour créer du code Python scalable : transformations et manipulations de données, totalisation statistique, visualisation et nombreuses formes de modélisation.The primary package for scalable R. Data transformations and manipulation, statistical summarization, visualization, and many forms of modeling. De plus, les fonctions de ce package distribuent automatiquement les charges de travail entre les cœurs disponibles pour un traitement parallèle.Additionally, functions in this package automatically distribute workloads across available cores for parallel processing.
RR MicrosoftML (R)MicrosoftML (R) Ajoute des algorithmes de machine learning pour créer des modèles personnalisés pour l’analyse des textes, l’analyse des images et l’analyse des sentiments.Adds machine learning algorithms to create custom models for text analysis, image analysis, and sentiment analysis.
RR olapRolapR Fonctions R utilisées pour les requêtes MDX sur un cube OLAP SQL Server Analysis Services.R functions used for MDX queries against a SQL Server Analysis Services OLAP cube.
RR sqlrutilssqlrutils Mécanisme permettant d’utiliser les scripts R dans une procédure stockée T-SQL, d’inscrire cette procédure auprès d’une base de données et d’exécuter la procédure stockée à partir d’un environnement de développement R.A mechanism to use R scripts in a T-SQL stored procedure, register that stored procedure with a database, and run the stored procedure from an R development environment.
RR Microsoft R OpenMicrosoft R Open Microsoft R Open (MRO) est la distribution améliorée de R fournie par Microsoft.Microsoft R Open (MRO) is the enhanced distribution of R from Microsoft. Il s’agit d’une plateforme open source complète destinée à l’analyse statistique et à la science des données.It is a complete open-source platform for statistical analysis and data science. Basée sur R et entièrement compatible avec ce langage, elle comprend des fonctionnalités supplémentaires visant à améliorer les performances et la reproductibilité.It is based on and 100% compatible with R, and includes additional capabilities for improved performance and reproducibility.

Pour plus d’informations sur les packages installés avec Machine Learning Services et sur l’installation d’autres packages, consultez :For more information on which packages are installed with Machine Learning Services and how to install other packages, see:

Comment bien démarrer avec Machine Learning Services ?How do I get started with Machine Learning Services?

  1. Installez SQL Server Machine Learning Services.Install SQL Server Machine Learning Services

  2. Configurez vos outils de développement.Configure your development tools. Vous pouvez utiliser :You can use:

  3. Écrivez votre premier script Python ou R.Write your first Python or R script

Étapes suivantesNext steps