SQL Edge 'de ONNX ile makine öğrenimi ve AI
Azure SQL Edge 'de makine öğrenimi, Open sinir Network Exchange (ONNX) biçimindeki modelleri destekler. ONNX, çeşitli makine öğrenimi çerçeveleri ve araçlarıarasındaki modelleri değiş tokuş etmek için kullanabileceğiniz bir açık biçimdir.
Genel Bakış
Azure SQL Edge 'de makine öğrenimi modellerini çıkarması için öncelikle bir model almanız gerekir. Bu, önceden eğitilen bir model veya tercih ettiğiniz çerçeveye eğitilen özel bir model olabilir. Azure SQL Edge ONNX biçimini destekler ve modeli bu biçime dönüştürmeniz gerekir. Model doğruluğunun etkilenmemesi gerekir ve ONNX modeline sahip olduktan sonra modeli Azure SQL Edge 'de dağıtabilir ve ön tahmin T-SQL işleviyle yerel Puanlamakullanabilirsiniz.
ONNX modellerini al
ONNX biçiminde bir model elde etmek için:
Model oluşturma hizmetleri: Azure Machine Learning ve Azure özel görüntü işleme hizmeti Otomatik Machine Learning özelliği gibi hizmetler, eğitilen modelin onnx biçiminde doğrudan verilmesini destekler.
Mevcut modelleri dönüştürme ve/veya dışa aktarma: çeşitli eğitim çerçeveleri (ör. pytorch, Chainer ve Caffe2), eğitilen modelinizi onnx biçiminin belirli bir sürümüne kaydetmenizi sağlayan onnx 'e yerel dışarı aktarma işlevselliğini destekler. Yerel dışarı aktarmayı desteklemeyen çerçeveler için, farklı makine öğrenme çerçevelerinden eğitilen modelleri ONNX biçimine dönüştürmenizi sağlayan, tek başına ONNX Dönüştürücüsü yüklenebilir paketleri vardır.
Desteklenen çerçeveler
-
Desteklenen çerçeveler ve örneklerin tam listesi için bkz. ONNX biçimine dönüştürme.
Sınırlamalar
Şu anda tüm ONNX modelleri Azure SQL Edge tarafından desteklenmez. Destek, sayısal veri türleri olan modellerle sınırlıdır:
Diğer sayısal türler, dönüştürme ve dönüştürmekullanılarak desteklenen türlere dönüştürülebilir.
Model girişleri, modeldeki her girdinin tablodaki tek bir sütuna karşılık gelmesi için yapılandırılmalıdır. Örneğin, bir modeli eğitebilmeniz için bir Pandas dataframe kullanıyorsanız, her giriş modele ayrı bir sütun olmalıdır.