事前トレーニング済みの機械学習モデルを SQL Server にインストールする

[アーティクル]
03/18/2023

適用対象: SQL Server 2016 (13.x)、 SQL Server 2017 (14.x)、 SQL Server 2019 (15.x)

この記事は SQL Server 2016 (13.x)、SQL Server 2017 (14.x)、SQL Server 2019 (15.x) に適用されます。

この記事では、PowerShell を使用して、"感情分析" および "イメージの特性付け" のための無料の事前トレーニング済みの機械学習モデルを、R または Python が統合されている SQL Server インスタンスに追加する方法について説明します。事前トレーニング済みのモデルは Microsoft によって構築され、すぐに使用できる状態で、インストール後のタスクとしてインスタンスに追加されます。これらのモデルの詳細については、この記事の「リソース」セクションを参照してください。

SQL Server 2022 (16.x) 以降、R、Python、Java のランタイムは SQL セットアップでインストールされなくなりました。代わりに、R または Python のカスタムランタイムとパッケージをインストールします。詳細については、「Windows に SQL Server 2022 Machine Learning Services (Python と R) をインストールする」を参照してください。

インストールが完了すると、事前トレーニング済みのモデルは、MicrosoftML (R) ライブラリと microsoftml (Python) ライブラリの特定の機能を強化する実装の詳細と見なされます。モデルを表示、カスタマイズ、または再トレーニングしないでください (そうすることもできません)。また、これらをカスタムコードの独立したリソースとして扱うことや、他の関数と組み合わせて使用することもできません。

事前トレーニング済みのモデルを使用するには、次の表に示す関数を呼び出します。

R 関数 (MicrosoftML)	Python 関数 (microsoftml)	使用法
getSentiment	get_sentiment	テキスト入力に対して正/負のセンチメントスコアを生成します。
featurizeImage	featurize_image	画像ファイル入力からテキスト情報を抽出します。

前提条件

機械学習アルゴリズムは、計算を集中的に行います。すべてのサンプルデータを使用したチュートリアルの完了など、低から中レベルのワークロードには 16 GB の RAM を使用することをお勧めします。

事前トレーニング済みのモデルを追加するには、コンピューターおよび SQL Server に対する管理者権限が必要です。

外部スクリプトを有効にし、SQL Server LaunchPad サービスが実行されている必要があります。インストール手順では、これらの機能を有効にして確認する手順について説明します。

SQL Server のお使いのバージョン用の最新の累積的な更新プログラムをダウンロードしてインストールします。「Microsoft SQL Server の最新の更新プログラム」を参照してください。

MicrosoftML R パッケージまたは microsoftml Python パッケージには、事前トレーニング済みモデルが含まれています。

SQL Server Machine Learning Services には、機械学習ライブラリの両方の言語バージョンが含まれているため、ユーザー側でこれ以上の操作をしなくてもこの前提条件は満たされます。ライブラリが存在するため、この記事で説明されている PowerShell スクリプトを使用して、事前トレーニング済みのモデルをこれらのライブラリに追加できます。

MicrosoftML R package には、事前トレーニング済みモデルが含まれています。

SQL Server R Services は、R 専用であり、すぐに使用可能な MicrosoftML パッケージが含まれていません。 MicrosoftML を追加するには、コンポーネントのアップグレードを行う必要があります。コンポーネントのアップグレードの利点の 1 つは、事前トレーニング済みのモデルを同時に複数追加できるため、PowerShell スクリプトを実行する必要がないことです。ただし、既にアップグレードしたが、事前トレーニング済みのモデルを最初に追加しなかった場合は、この記事の説明に従って PowerShell スクリプトを実行できます。これは両方のバージョンの SQL Server で機能します。その前に、C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MSSQLSERVER\R_SERVICES\library に MicrosoftML ライブラリが存在することを確認してください。

事前トレーニング済みのモデルがインストールされているかどうかを確認する

R モデルと Python モデルのインストールパスは次のとおりです。

R の場合: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\R_SERVICES\library\MicrosoftML\mxLibs\x64
Python の場合: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\PYTHON_SERVICES\Lib\site-packages\microsoftml\mxLibs

モデルファイル名を次に示します。

AlexNet_Updated.model
ImageNet1K_mean.xml
pretrained.model
ResNet_101_Updated.model
ResNet_18_Updated.model
ResNet_50_Updated.model

モデルが既にインストールされている場合は、検証手順に進んで利用可能かどうかを確認します。

インストールスクリプトをダウンロードする

https://aka.ms/mlm4sql にアクセスして、Install-MLModels.ps1 ファイルをダウンロードします。

昇格された特権で実行する

PowerShell を開始します。タスクバーで、PowerShell プログラムアイコンを右クリックし、 [管理者として実行] を選択します。
インストール中に推奨される実行ポリシーは "RemoteSigned" です。 PowerShell 実行ポリシーの設定の詳細については、「Set-ExecutionPolicy」を参照してください。例:
```
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
```
インストールスクリプトファイルへの完全修飾パスを入力し、インスタンス名を含めます。 Downloads フォルダーおよび既定のインスタンスがある場合、コマンドは次のようになります。
```
PS C:\WINDOWS\system32> C:\Users\<user-name>\Downloads\Install-MLModels.ps1 MSSQLSERVER
```

出力

インターネットに接続された SQL Server Machine Learning Services の既定のインスタンスで、R と Python を使用している場合、次のようなメッセージが表示されます。

MSSQL14.MSSQLSERVER
     Verifying R models [9.2.0.24]
     Downloading R models [C:\Users\<user-name>\AppData\Local\Temp]
     Installing R models [C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\R_SERVICES\]
     Verifying Python models [9.2.0.24]
     Installing Python models [C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\PYTHON_SERVICES\]
PS C:\WINDOWS\system32>

インストールの確認

まず、mxlibs フォルダーに新しいファイルがあるかどうかを確認します。次に、デモコードを実行して、モデルがインストールされて機能していることを確認します。

R の検証手順

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\R_SERVICES\bin\x64 にある RGUI.EXE を開始します。

コマンドプロンプトに次の R スクリプトを貼り付けます。

# Create the data
CustomerReviews <- data.frame(Review = c(
"I really did not like the taste of it",
"It was surprisingly quite good!",
"I will never ever ever go to that place again!!"),
stringsAsFactors = FALSE)

# Get the sentiment scores
sentimentScores <- rxFeaturize(data = CustomerReviews, 
                                mlTransforms = getSentiment(vars = list(SentimentScore = "Review")))

# Let's translate the score to something more meaningful
sentimentScores$PredictedRating <- ifelse(sentimentScores$SentimentScore > 0.6, 
                                        "AWESOMENESS", "BLAH")

# Let's look at the results
sentimentScores

Enter キーを押して、センチメントスコアを表示します。出力は次のようになります。

> sentimentScores
                                        Review SentimentScore
1           I really did not like the taste of it      0.4617899
2                 It was surprisingly quite good!      0.9601924
3 I will never ever ever go to that place again!!      0.3103435
PredictedRating
1            BLAH
2     AWESOMENESS
3            BLAH

Python の検証手順

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\PYTHON_SERVICES にある Python.exe を開始します。

コマンドプロンプトに次の Python スクリプトを貼り付けます

import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_logistic_regression, rx_featurize, rx_predict, get_sentiment

# Create the data
customer_reviews = pandas.DataFrame(data=dict(review=[
            "I really did not like the taste of it",
            "It was surprisingly quite good!",
            "I will never ever ever go to that place again!!"]))

# Get the sentiment scores
sentiment_scores = rx_featurize(
    data=customer_reviews,
    ml_transforms=[get_sentiment(cols=dict(scores="review"))])

# Let's translate the score to something more meaningful
sentiment_scores["eval"] = sentiment_scores.scores.apply(
            lambda score: "AWESOMENESS" if score > 0.6 else "BLAH")
print(sentiment_scores)

Enter キーを押してスコアを出力します。出力は次のようになります。

>>> print(sentiment_scores)
                                            review    scores         eval
0            I really did not like the taste of it  0.461790         BLAH
1                  It was surprisingly quite good!  0.960192  AWESOMENESS
2  I will never ever ever go to that place again!!  0.310344         BLAH
>>>

Note

デモスクリプトが失敗した場合は、最初にファイルの場所を確認してください。 SQL Server の複数のインスタンスがあるシステム、またはスタンドアロンバージョンと並行して実行されているインスタンスの場合、インストールスクリプトによって環境が誤って読み取られ、ファイルが間違った場所に配置される可能性があります。通常は、ファイルを正しい mxlib フォルダーに手動でコピーすることで問題が解決されます。

事前トレーニング済みのモデルを使用した例

次のリンクには、事前トレーニング済みのモデルを呼び出すコード例が含まれています。

コードサンプル:テキストフィーチャライザーを使用した感情分析

調査とリソース

現在使用できるモデルは、感情分析とイメージ分類のためのディープニューラルネットワーク (DNN) モデルです。事前トレーニング済みのモデルはすべて、Microsoft の Computation Network Toolkit (CNTK) を使用してトレーニングされています。

各ネットワークの構成は、次の参照実装に基づいています。

ResNet-18
ResNet-50
ResNet-101
AlexNet

これらのディープラーニングモデルで使用されるアルゴリズムの詳細と、CNTK を使用したこれらの実装方法とトレーニング方法については、次の記事を参照してください。

事前トレーニング済みの機械学習モデルを SQL Server にインストールする

前提条件

事前トレーニング済みのモデルがインストールされているかどうかを確認する

インストールスクリプトをダウンロードする

昇格された特権で実行する

インストールの確認

R の検証手順

Python の検証手順

事前トレーニング済みのモデルを使用した例

調査とリソース

関連項目

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その他のリソース

事前トレーニング済みの機械学習モデルを SQL Server にインストールする

前提条件

事前トレーニング済みのモデルがインストールされているかどうかを確認する

インストール スクリプトをダウンロードする

昇格された特権で実行する

インストールの確認

R の検証手順

Python の検証手順

事前トレーニング済みのモデルを使用した例

調査とリソース

関連項目

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