使用Azure SQL Server作为Azure ML培训服务输入参数

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  关于培训，您将需要使用导入数据模块 . 在那里，您可以指定如何连接到Azure SQL数据库 .

  本文可能会给你一个很好的pointer，它展示了如何使用Azure Data Factory来同步实验的再培训 .

  回复于 2024-04-16T18:19:39+08:00
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  我发现这很难在文档中找到，但发现这个链接我能够成功运行批处理执行而无需上传blob . https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/web-services-that-use-import-export-modules

  关键部分是：

  • 将C＃示例代码复制并粘贴到Program.cs文件中，并删除对blob存储的所有引用

  • 找到请求声明并更新Web Service的值
    传递给“导入数据”和“导出数据”的参数
    模块 . 在这种情况下，您使用原始查询，但定义新的查询
    表名 .

  要为导入查询和目标表配置Web服务参数，请执行以下操作：

  在“导入数据”模块的属性窗格中，单击“数据库查询”字段右上角的图标，然后选择“设置为Web服务参数” . 在“导出数据”模块的属性窗格中，单击“数据表名称”字段右上角的图标，然后选择“设置为Web服务参数” . 在“导出数据”模块属性窗格的底部，在“Web服务参数”部分中，单击“数据库查询”并将其重命名为“查询” . 单击“数据表名称”并将其重命名为“表” .

  var request = new BatchExecutionRequest() 
   {           
       GlobalParameters = new Dictionary<string, string>() {
           { "Query", @"select [age], [workclass], [fnlwgt], [education], [education-num], [marital-status], [occupation], [relationship], [race], [sex], [capital-gain], [capital-loss], [hours-per-week], [native-country], [income] from dbo.censusdata" },
           { "Table", "dbo.ScoredTable2" },
       }
   };
  

  将数据库作为加载数据模块源后，无需在培训模块上输入Web服务 . 您还可以将数据库查询设置为Web参数 . 一旦运行批处理执行作业以重新训练模型，就可以将它们存储在Azure blob存储中，并让您的预测模型在运行时使用“加载训练模型”模块而不是经过训练的模型模块从那里加载它们 . 请参阅此链接以了解该过程：

  https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2017/06/19/loading-a-trained-model-dynamically-in-an-azure-ml-web-service/

  简而言之：

  使用SQL数据库作为导入数据模块的源

  运行批处理执行过程以您想要的任何间隔重新训练模型

  将重新训练的模型（ilearner文件）保存到blob存储，或保存在可访问的http地址

  在预测实验中使用负载训练模型模块而不是训练模型 .

  在加载训练的模型模块的参数中放置blob或url的路径 .

  使用动态加载的模型运行，发布和测试预测实验

  请注意，如果您的实验中有多个模型，则可以使用此方法 .

  回复于 2024-04-16T18:19:39+08:00