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|---|---|---|
Guide de démarrage rapide
Fonctionnalités SQL courantes.
Configuration du réseau virtuel SQL Managed Instance.
Créez une instance managée.
Migration sql Managed Instance à l’aide de Database Migration Service.
７ Notes
Vous pouvez annuler les opérations de création d’opérations envoyées via le portail
Azure, PowerShell,... | [
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Annulation d’opérations de gestion
Azure SQL Managed Instance
Article • 16/11/2023
S’applique à :
Azure SQL Managed Instance
Azure SQL Managed Instance permet d’annuler certaines opérations de gestion, par
exemple lorsque vous déployez une nouvelle instance managée ou mettez à jour les
propriétés d’une instance.
Toutes... | [
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Category
Opération
Annulable
Durée d’annulation
estimée
Update
Scale-up et scale-down de la capacité
de calcul des instances (vCores)
(Critique pour l’entreprise)
Oui
90 % des opérations ne
prennent pas plus de
cinq minutes.
Update
Modification du niveau de service de
l’instance (Usage général vers Critique
pour l’entr... | [
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5. Confirmez que vous voulez annuler l'opération.
Si la demande d’annulation aboutit, l’opération de gestion est annulée et entraîne
un échec. Vous recevrez une notification indiquant que l’annulation a réussi ou
échoué.
Si la demande d’annulation échoue ou que le bouton Annuler n’est pas actif, cela
signifie que l’opé... | [
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prendra bientôt fin. L’opération de gestion poursuit son exécution jusqu’à ce qu’elle
soit terminée.
Avec la version d’API 2020-02-02, dès que la demande de création d’instance est
acceptée, l’instance commence à exister en tant que ressource, quelle que soit la
progression du processus de déploiement (l’état de l’inst... | [
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} |
Informations de référence sur l’API de
gestion pour Azure SQL Managed
Instance
Article • 23/01/2025
S’applique à :
Azure SQL Managed Instance
Vous pouvez créer et configurer des instances managées d’Azure SQL Managed Instance
via le portail Azure, PowerShell, Azure CLI, l’API REST et Transact-SQL. Dans cet article,
vou... | [
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Pour créer et gérer des instances managées avec Azure PowerShell, utilisez les applets
de commande PowerShell suivantes. Si vous devez installer ou mettre à
niveau PowerShell, consultez la section relative à l’installation du module
Azure PowerShell.
Applet de commande
Description
New-AzSqlInstance
Crée une instance ma... | [
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Pour créer et configurer des instances managées avec Azure CLI, utilisez les commandes
Azure CLI pour SQL Managed Instance suivantes. Utilisez Azure Cloud Shell pour
exécuter l’interface de ligne de commande Azure dans votre navigateur ou l’installer sur
macOS, Linux ou Windows.
Applet de
commande
Description
az sql mi... | [
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commandes en utilisant le portail Azure, SQL Server Management Studio, Azure Data
Studio et Visual Studio Code
ou tout autre programme pouvant se connecter à un
serveur et transmettre des commandes Transact-SQL.
Commande
Description
CREATE
DATABASE
Crée une base de données d’instance dans SQL Managed Instance. Vous de... | [
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Commande
Description
SQL Managed Instance : obtenir
Obtient une instance managée.
SQL Managed Instance : arrêter
Arrêter une Managed Instance
SQL Managed Instance : démarrer
Démarrer une Managed Instance
SQL Managed Instance : lister
Retourne la liste des instances
managées d’un abonnement.
SQL Managed Instance : liste... | [
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Commentaires
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Indiquer des commentaires sur le produit
Yes
No | [
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Utiliser Resource Health pour résoudre
un problème de connectivité avec Azure
SQL Managed Instance
Article • 29/10/2023
S’applique à :
Azure SQL Managed Instance
Resource Health pour Azure SQL Managed Instance vous aide à diagnostiquer les
problèmes et à accéder au support quand un problème Azure a une incidence sur vo... | [
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} |
Resource Health détermine l’intégrité de votre SQL Managed Instance en examinant la
réussite et échec des connexions à la ressource. Actuellement, Resource Health pour
votre SQL Managed Instance examine uniquement les échecs de connexion dus à une
erreur système et non à une erreur utilisateur. L’état d’intégrité est m... | [
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} |
pendant une période prolongée, contactez le support technique.
L’état d’intégrité Inconnu indique que Resource Health n’a reçu aucune information sur
cette ressource depuis plus de 10 minutes. Même si cet état n’est pas une indication
définitive de l’état de la ressource, il s’agit d’un point de données important dans ... | [
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importants prévisibles et moins perturbants pour votre charge de travail.
La fonctionnalité de fenêtre de maintenance vous aide à planifier les mises à niveau
prévisibles ou la maintenance planifiée. Les notifications préalables sont disponibles
pour toutes les SQL Managed Instances. Les notifications préalables permet... | [
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} |
L’infrastructure Azure effectue régulièrement une maintenance planifiée (mise à niveau
des composants matériels ou logiciels dans le centre de données). Pendant la
maintenance de la base de données, Azure SQL peut mettre fin à des connexions
existantes et en refuser de nouvelles. Les échecs de connexion rencontrés pend... | [
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-0.004557150881737471,
-0.052591532468795776,
0.02... | {
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} |
Machine Learning Services dans Azure
SQL Managed Instance
Article • 26/04/2023
Machine Learning Services est une fonctionnalité d’Azure SQL Managed Instance qui
fournit un apprentissage automatique en base de données prenant en charge les scripts
Python et R. La fonctionnalité inclut les packages Microsoft Python et R ... | [
0.022729039192199707,
-0.02210110053420067,
-0.005091044586151838,
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0.056883662939071655,
0.04223150387406349,
0.05533269792795181,
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-0.05223628506064415,
0.03... | {
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"total_pages": 6953
} |
à la sécurité et à la conformité.
Effectuer l'apprentissage des modèles de Machine Learning dans la base de
données : vous pouvez effectuer l'apprentissage des modèles à l’aide de n’importe
quel algorithme Open source. Vous pouvez facilement mettre à l'échelle votre
formation sur l’ensemble du jeu de données plutôt qu’... | [
0.0024946671910583973,
0.006551183760166168,
-0.029576316475868225,
0.03394313156604767,
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0.0076... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
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} |
de ces modèles en appelant simplement une procédure stockée. Vous pouvez
également utiliser la fonction PREDICT T-SQL native pour mettre en œuvre des
modèles en vue d’un scoring rapide dans des scénarios de scoring en temps réel
hautement simultanés.
Les distributions de base de Python et de R sont incluses dans Machin... | [
-0.012374641373753548,
-0.008607199415564537,
-0.0088364128023386,
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0.04449567571282387,
0.03630742430686951,
0.03204406425356865,
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0.016187893226742744,
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0.0040... | {
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} |
Prenez connaissance des différences principales de Machine Learning SQL Services
dans SQL Server.
Pour apprendre à utiliser Python dans Machine Learning Services, consultez
Exécuter des scripts Python.
Pour apprendre à utiliser R dans Machine Learning Services, consultez Exécuter des
scripts R.
Pour plus d’informations... | [
-0.004860440269112587,
-0.0009166873642243445,
-0.026262912899255753,
0.05033845826983452,
0.06986068934202194,
0.04095442593097687,
0.02817542850971222,
0.014884665608406067,
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-0.01761174201965332,
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-0.06544820219278336,
0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Principales différences entre la version
Azure SQL Managed Instance et la
version SQL Server de Machine Learning
Services
Article • 06/12/2023
Cet article décrit les quelques différences clés de fonctionnalités entre Machine Learning
Services dans Azure SQL Managed Instance et SQL Server Machine Learning Services.
Mach... | [
0.00662456126883626,
-0.018466223031282425,
0.012290519662201405,
0.049956489354372025,
0.07493358105421066,
0.020081350579857826,
0.05374762788414955,
0.012294997461140156,
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-0.018414024263620377,
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-0.0575968436896801,
0.0269... | {
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} |
Il n’y a pas de prise en charge dans SQL Managed Instance des packages qui dépendent
de runtimes externes (comme Java) ou dont l’installation ou l’utilisation nécessitent un
accès à des API de système d’exploitation.
Pour plus d'informations sur la gestion des packages Python et R, consultez :
Obtenir des informations ... | [
-0.033075880259275436,
0.0005552119691856205,
-0.00669486541301012,
0.022254733368754387,
0.04239118844270706,
0.0051673403941094875,
0.023333145305514336,
0.013175924308598042,
0.0020327295642346144,
-0.026662589982151985,
-0.04325679689645767,
0.015583495609462261,
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... | {
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"total_pages": 6953
} |
Le nombre total de ressources disponibles pour SQL Managed Instance dépend du
niveau de service que vous choisissez. Pour plus d’informations, voir Modèles
d’achat Azure SQL Database.
L’utilisation de la mémoire dépend de la quantité de mémoire utilisée dans vos scripts R
et du nombre de requêtes parallèles en cours d’... | [
-0.024585148319602013,
-0.007748442701995373,
-0.03490526229143143,
0.015635812655091286,
0.04779275506734848,
0.055686235427856445,
0.043542418628931046,
0.010814722627401352,
-0.007617201190441847,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour apprendre à utiliser Python dans Machine Learning Services, consultez
Exécuter des scripts Python.
Pour apprendre à utiliser R dans Machine Learning Services, consultez Exécuter des
scripts R. | [
0.015430177561938763,
0.015055639669299126,
-0.014171766117215157,
0.00980436708778143,
0.04469339922070503,
0.08611354976892471,
0.01756763458251953,
0.011092640459537506,
-0.0488579198718071,
-0.035445436835289,
-0.004841150715947151,
0.016507025808095932,
-0.05670538172125816,
-0.005095... | {
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"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Exécution de scripts
Python simples avec le Machine
Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez exécuter un ensemble de scripts Python
simples en utilisant Machine Learning ... | [
-0.014663469977676868,
0.016779562458395958,
-0.02097007818520069,
0.03260741010308266,
0.049418866634368896,
0.017868442460894585,
0.05027365684509277,
0.03451230004429817,
-0.01844542659819126,
-0.0503048449754715,
-0.007449781522154808,
0.0027661959175020456,
-0.06664484739303589,
0.035... | {
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"total_pages": 6953
} |
Au cours des étapes suivantes, vous allez exécuter cet exemple de script Python dans
votre base de données :
Python
1. Ouvrez une nouvelle fenêtre Requête connectée à votre instance SQL dans Azure
Data Studio.
2. Transmettez le script Python complet à la procédure stockée
sp_execute_external_script .
Le script est tran... | [
0.025386273860931396,
0.021765680983662605,
-0.009547638706862926,
0.009311359375715256,
0.04550403729081154,
0.04703196510672569,
0.026187747716903687,
0.04730866104364395,
-0.01832851953804493,
-0.06177792698144913,
-0.03391137719154358,
0.015473928302526474,
-0.10122506320476532,
0.0174... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Un exemple type de script est celui qui génère simplement la chaîne « Hello World ».
Exécutez la commande suivante :
SQL
Les entrées de la procédure stockée sp_execute_external_script sont les suivantes :
Entrée
Description
@language
définit l’extension de langage à appeler (dans le cas présent, Python)
@script
Cette ... | [
-0.03753743693232536,
0.059088531881570816,
-0.014442899264395237,
-0.003121528308838606,
0.033982500433921814,
0.034507766366004944,
0.006317697465419769,
0.024831579998135567,
-0.03432546928524971,
-0.05164520815014839,
-0.03460896387696266,
0.026396390050649643,
-0.08973941951990128,
0.... | {
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"total_pages": 6953
} |
Pour le moment, utilisons les variables d’entrée et de sortie par défaut de
sp_execute_external_script : InputDataSet et OutputDataSet.
1. Créez une petite table de données de test.
SQL
2. Utilisez l’instruction SELECT pour interroger la table.
SQL
Résultats
3. Exécutez le script Python suivant. Il récupère les donné... | [
0.01259960699826479,
0.0398855097591877,
-0.02259485237300396,
0.019429953768849373,
0.044420190155506134,
0.04242340847849846,
0.018249453976750374,
0.02092483825981617,
-0.018953759223222733,
-0.050453439354896545,
0.0061201127246022224,
0.021964672952890396,
-0.08562592417001724,
-0.002... | {
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"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
4. À présent, renommez les variables d’entrée et de sortie. Les variables d’entrée et
de sortie se nomment par défaut InputDataSet et OutputDataSet. Le script suivant
remplace ces noms par SQL_in et SQL_out :
SQL
Notez que Python respecte la casse. Les variables d’entrée et de sortie utilisées
dans le script Python (SQ... | [
-0.04089180752635002,
0.04344891756772995,
-0.014411075972020626,
0.00743479561060667,
0.02756595052778721,
0.059838224202394485,
-0.00018047745106741786,
0.035493966192007065,
-0.04412471875548363,
-0.06812938302755356,
-0.023316143080592155,
-0.007577965967357159,
-0.06094358488917351,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5693,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
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"source": "4147",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Résultats
@script comme entrée" />
Si vous voulez savoir quelle version de Python est installée sur votre serveur, exécutez le
script suivant.
SQL
La fonction Python print retourne la version dans la fenêtre Messages. Dans l’exemple
de sortie ci-dessous, vous pouvez voir que la version 3.5.2 de Python est installée, d... | [
-0.013945973478257656,
0.04704364016652107,
0.010610305704176426,
-0.01909876987338066,
0.036915816366672516,
0.0245402529835701,
0.02123134583234787,
0.047058895230293274,
-0.020332660526037216,
-0.0601113997399807,
-0.03487279638648033,
0.003978057764470577,
-0.08070766180753708,
0.00197... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5694,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4148",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
le cas présent.
Résultats
text
Microsoft fournit un certain nombre de packages Python préinstallés avec Machine
Learning Services dans SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x) et SQL Server
2019 (15.x). Dans SQL Server 2022 (16.x), vous pouvez télécharger et installer tous les
runtimes et packages Python personna... | [
0.003887962317094207,
0.04237930104136467,
0.006583843845874071,
0.036789670586586,
0.06428548693656921,
0.037902358919382095,
0.011837052181363106,
0.015500268898904324,
-0.013558484613895416,
-0.056547269225120544,
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-0.019536113366484642,
-0.07074689865112305,
-0.025... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5695,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4149",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Yes
No | [
0.03601188212633133,
-0.008037752471864223,
0.019099706783890724,
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0.0002794774773065001,
0.05272362008690834,
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-0.053497593849897385,
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"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Structure de
données et objets en Python avec le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL Managed
Instance
Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez découvrir comment utiliser des
structures de données et des types de donn... | [
-0.026137085631489754,
-0.018311908468604088,
-0.030495086684823036,
0.0307978093624115,
0.04015059396624565,
0.012298529036343098,
0.04826285317540169,
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0.0321... | {
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Pour effectuer ce démarrage rapide, vous avez besoin de ce qui suit.
Une base de données SQL sur l’une de ces plateformes :
Machine Learning Services SQL Server. Pour l’installer, consultez le Guide
d’installation Windows ou le Guide d’installation Linux.
Clusters Big Data SQL Server. Voir comment Activer Machine Learn... | [
-0.008212679997086525,
0.007339193020015955,
-0.020851369947195053,
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2. Pour augmenter la longueur de la série, vous pouvez ajouter de nouvelles valeurs à
l’aide d’un tableau.
SQL
Si vous ne spécifiez pas d’index, un index avec des valeurs comprises entre 0 et la
longueur du tableau est généré.
Résultats
text
3. Si vous augmentez le nombre de valeurs de l’index, mais que vous n’ajoutez ... | [
0.020106447860598564,
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0.011830228380858898,
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0.01067110151052475,
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Résultats
text
La conversion mathématique du scalaire permet d’obtenir une structure tabulaire. Il
reste néanmoins à la convertir dans un format géré par le Machine Learning SQL.
1. Pour convertir une série en élément data.frame, appelez la méthode DataFrame
pandas.
SQL
Le résultat est illustré ci-dessous. Même si vous... | [
-0.012758140452206135,
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0.006828236393630505,
0.008306162431836128,
0.0360279306769371,
0.05441705137491226,
0.0017482751281931996,
0.02409255877137184,
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ResultValue
2
À présent, vous allez générer des valeurs spécifiques à partir de deux séries de résultats
mathématiques dans un élément data.frame. La première a un index de valeurs
séquentielles générées par Python. La seconde utilise un index arbitraire de valeurs de
chaîne.
1. L’exemple suivant obtient une valeur de ... | [
-0.008253844454884529,
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0.018765849992632866,
0.03227728605270386,
-0.008775288239121437,
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-0.03048022650182247,
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"total_pages": 6953
} |
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Résultats
ResultValue
0.5
Si vous essayez d’utiliser un index numérique pour obtenir une valeur de cette
série, vous recevez une erreur.
Pour savoir comment écrire des fonctions Python avancées a... | [
0.02462960220873356,
0.036564525216817856,
0.014144113287329674,
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0.040138162672519684,
0.048023782670497894,
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-0.00... | {
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"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Fonctions Python
avec le Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez découvrir comment utiliser les fonctions
mathématiques et utilitaires Python avec SQL Server Mac... | [
-0.012672871351242065,
-0.020046329125761986,
-0.018628358840942383,
0.03329305350780487,
0.045548245310783386,
0.027132518589496613,
0.04202603921294212,
0.05235126242041588,
-0.015810389071702957,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Par exemple, le code Python suivant retourne 100 nombres sur une moyenne de 50,
compte tenu d’un écart type de 3.
Python
Pour appeler cette ligne de Python à partir de T-SQL, ajoutez la fonction Python dans le
paramètre de script Python de sp_execute_external_script . La sortie attend une trame
de données, alors utilis... | [
0.004273452330380678,
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0.04459700733423233,
0.04601515457034111,
-0.013621966354548931,
0.02851751632988453,
-0.037173379212617874,
-0.07008232176303864,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La première ligne définit chacun des paramètres d’entrée SQL exigés quand la
procédure stockée est exécutée.
La ligne commençant par @params définit toutes les variables utilisées par le code
Python, ainsi que les types de données SQL correspondants.
Les lignes qui viennent juste après mappent les noms de paramètres S... | [
-0.01514362171292305,
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-0.018299369141459465,
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0.06831847131252289,
0.005059380084276199,
0.03356071189045906,
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0.035... | {
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} |
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Pour créer un modèle Machine Learning en Python avec le Machine Learning SQL, suivez
ce démarrage rapide :
Étapes suivantes
Démarrage rapide : Création et scoring d’un modèle prédictif en Python
... | [
0.016581900417804718,
-0.01737755350768566,
-0.018619777634739876,
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0.035593181848526,
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0.03716932237148285,
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0.016886... | {
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"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Création et scoring
d’un modèle prédictif en Python avec le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez créer et former un modèle prédictif à
l’aide de Python. Vous ... | [
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-0.025333581492304802,
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-0.06334812939167023,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Learning Services SQL Server. Pour l’installer, consultez le Guide
d’installation Windows ou le Guide d’installation Linux.
Clusters Big Data SQL Server. Voir comment Activer Machine Learning Services
sur des clusters Big Data SQL Server.
Comment incorporer du code Python dans une procédure stockée
＂
Comment transmettr... | [
0.0016978764906525612,
-0.025386624038219452,
-0.0008905284921638668,
0.04219381883740425,
0.047632548958063126,
0.04048466309905052,
0.02462851069867611,
0.02738153748214245,
-0.03747793287038803,
-0.04084751382470131,
-0.04552588611841202,
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0.02... | {
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4161",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Azure SQL Managed Instance Machine Learning Services. Pour plus
d’informations, consultez Présentation de Machine Learning Services dans Azure
SQL Managed Instance.
Un outil permettant d’exécuter des requêtes SQL qui contiennent des scripts
Python. Ce guide de démarrage rapide utilise Azure Data Studio.
L’échantillon d... | [
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0.06179597228765488,
0.052413761615753174,
0.038023412227630615,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
sorties bien définies qui correspondent aux entrées des procédures stockées et aux
sorties transmises au moment de l’exécution.
SQL
4. Vérifiez que la procédure stockée existe.
Si le script T-SQL de l’étape précédente s’est exécuté sans erreur, une nouvelle
procédure stockée appelée generate_iris_model est créée et ajo... | [
-0.0504813976585865,
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0.019336748868227005,
0.05464397743344307,
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0.00929736... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
"Petal.Length", "Petal.Width"]],
iris_data[["SpeciesId"]].values.ravel()))
'
, @input_data_1 = N'select "Sepal.Length", "Sepal.Width",
"Petal.Length", "Petal.Width", "SpeciesId" from iris_data'
, @input_data_1_name = N'iris_data'
, @params = N'@trained_model varbinary(max) OUTPUT'
, @t... | [
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-0.02619851380586624,
0.005876640789210796,
-0.07950179278850555,
0.00... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
1. Exécutez le script suivant pour exécuter la procédure. L’instruction spécifique pour
exécuter une procédure stockée est EXECUTE sur la quatrième ligne.
Ce script particulier supprime un modèle existant portant le même nom (« Naive
Bayes ») afin de libérer de l’espace pour les nouveaux modèles créés en
réexécutant l... | [
-0.01643582247197628,
0.044146426022052765,
-0.033387813717126846,
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0.04336085170507431,
0.008692529983818531,
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} |
1. Exécutez le code suivant pour créer la procédure stockée qui effectue le scoring.
Au moment de l’exécution, cette procédure charge un modèle binaire, utilise les
colonnes [1,2,3,4] comme entrées et définit les colonnes [0,5,6] comme sortie.
SQL
2. Exécutez la procédure stockée en attribuant le nom de modèle « Naiv... | [
-0.019500575959682465,
0.0349331833422184,
-0.044500164687633514,
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0.08331982046365738,
0.041739322245121,
0.019594989717006683,
0.031021598726511,
-0.00814510602504015,
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-0.015977542847394943,
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-0.007459... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SETS ( ("id" int, "SpeciesId" int, "SpeciesId.Predicted" int)); . Vous pouvez
insérer les résultats dans une nouvelle table ou les retourner à une application.
Les résultats correspondent à 150 prédictions sur les espèces de fleurs en utilisant
des caractéristiques florales en entrée. Pour la majorité des observations,... | [
0.0017204572213813663,
0.008125287480652332,
-0.060168761759996414,
0.018060078844428062,
0.07551264017820358,
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0.008923600427806377,
0.04612670838832855,
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-0.007292695809155703,
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} |
devez utiliser un outil ou une application
d’utilisateur final distincts pour restituer l’image en dehors de la procédure stockée.
Pour certains développeurs Python qui sont habitués à écrire des scripts de gestion
complets qui gèrent une plage d’opérations, l’organisation des tâches dans des
procédures distinctes peut... | [
0.00016628060257062316,
-0.005522297229617834,
-0.042651619762182236,
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0.05813019722700119,
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} |
Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
d’usage différents. En les séparant, vous pouvez placer chaque tâche sur une
planification différente et octroyer des autorisations différentes à chaque opération.
Au final, l’un des avantages es... | [
0.03133837506175041,
0.029088104143738747,
-0.02874785102903843,
-0.012312163598835468,
0.06003965809941292,
0.0373804047703743,
0.024054238572716713,
0.05142325535416603,
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-0.012... | {
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} |
Déployer et faire des prédictions avec
un modèle ONNX et l’apprentissage
automatique SQL
Article • 04/12/2024
Ce guide de démarrage rapide explique comment effectuer l’apprentissage d’un
modèle, le convertir en ONNX, le déployer sur Azure SQL Edge, puis exécuter une
prédiction native sur des données à l’aide du modèle ... | [
-0.023948881775140762,
-0.014515447430312634,
0.016550907865166664,
0.03305298089981079,
0.06320081651210785,
0.01144514512270689,
0.008379783481359482,
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0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
numpy
onnxmltools
onnxruntime
pyodbc
setuptools
skl2onnx
sqlalchemy
Entrez chaque partie du script des sections suivantes dans une cellule du notebook
Azure Data Studio, puis exécutez la cellule.
Fractionnez le jeu de données afin d’utiliser les fonctionnalités pour prédire la valeur
médiane d’une maison.
Python
Sortie... | [
-0.017800452187657356,
-0.02042129822075367,
-0.01308534573763609,
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-0.08448651432991028,
0... | {
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} |
Créez un pipeline pour effectuer l’apprentissage du modèle LinearRegression. Vous
pouvez également utiliser d’autres modèles de régression.
Python
*** Training dataset x
CRIM ZN INDUS CHAS NOX RM AGE DIS RAD TAX \
0 0.00632 18.0 2.31 0.0 0.538 6.575 65.2 4.0900 1.0 296.0
1 0.... | [
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0.0... | {
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4170",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
B LSTAT
0 15.3 396.90 4.98
1 17.8 396.90 9.14
2 17.8 392.83 4.03
3 18.7 394.63 2.94
4 18.7 396.90 5.33
*** Training dataset y
0 24.0
1 21.6
2 34.7
3 33.4
4 36.2
Name: MEDV, dtype: float64
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.linear_model import Li... | [
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0.04015171155333519,
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0.017965426668524742,
-0.026696372777223587,
0.015927087515592575,
-0.025378119200468063,
-0.056522440165281296,
0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Vérifiez l’exactitude du modèle, puis calculez le score R2 et l’erreur quadratique
moyenne.
Python
Sortie:
Output
Convertissez les types de données en types de données SQL pris en charge. Cette
conversion est également nécessaire pour d’autres DataFrames.
Python
# Score the model
from sklearn.metrics import r2_score, m... | [
-0.010835175402462482,
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-0.016012810170650482,
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0.04806869104504585,
0.05159519240260124,
0.01810949295759201,
-0.019273148849606514,
-0.0630217120051384,
-0.0359569787979126,
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-0.004200579132884741,
-0.051974065601825714,
0.... | {
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} |
À l’aide de skl2onnx , convertissez le modèle LinearRegression au format ONNX et
enregistrez-le localement.
Python
Après avoir converti le modèle au format ONNX, notez-le pour qu’il ne présente que
peu ou pas de dégradation sur le plan des performances.
Python
# Convert the scikit model to onnx format
onnx_model = skl2... | [
-0.010703159496188164,
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-0.012036914005875587,
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-0.010702183470129967,
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... | {
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"total_pages": 6953
} |
Sortie:
Output
Stockez le modèle dans Azure SQL Edge, dans une table models d’une de base de
données onnx . Dans la chaîne de connexion, spécifiez l’adresse du serveur, de nom
d’utilisateur et le mot de passe.
Python
fill_value=x_train.iloc[i,j])
sess_pred = sess.run(None, inputs)
y_pred[i] = sess_pred[0][0][0... | [
-0.007947147823870182,
-0.007106836885213852,
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-0.028750935569405556,
-0.09302698075771332,
0.024... | {
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"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Chargez les données en SQL.
Commencez par créer deux tables, caractéristiques et cible, pour stocker des sous-
ensembles du jeu de données Boston Housing.
La table caractéristiques contient toutes les données utilisées pour prédire la
valeur médiane cible.
query = 'DROP DATABASE IF EXISTS ' + database
cursor.execute(qu... | [
-0.03545410558581352,
0.005678955465555191,
-0.027790341526269913,
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0.0795796811580658,
-0.010860968381166458,
-0.005434316582977772,
0.05383557826280594,
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-0.061633676290512085,
-0.025803955271840096,
0.004984261933714151,
-0.05578557029366493,
-0.... | {
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"chunk_index": 5724,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source": "4174",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
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} |
La table cible contient la valeur médiane de chaque enregistrement dans le jeu de
données.
Python
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
import urllib
db_connection_string = "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=" +
server + ";Database=" + database + ";UID=" + username + ";PWD=" + password +
... | [
-0.01688176579773426,
0.022760864347219467,
-0.037191808223724365,
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0.07185091078281403,
0.006297733634710312,
0.02006540261209011,
0.031784094870090485,
-0.019703993573784828,
-0.058287184685468674,
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-0.021534422412514687,
-0.068498894572258,
0.0... | {
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"chunk_index": 5725,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4175",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Enfin, utilisez sqlalchemy pour insérer les DataFrames pandas x_train et y_train
respectivement dans les tables features et target .
Python
Vous pouvez maintenant afficher les données dans la base de données.
À l’aide du modèle en SQL, exécutez une fonction PREDICT native sur les données à
l’aide du modèle ONNX char... | [
0.010614032857120037,
0.010588468052446842,
-0.019803084433078766,
0.02223534882068634,
0.06477256119251251,
0.011566832661628723,
0.019286831840872765,
0.034429289400577545,
-0.01250543724745512,
-0.05480286478996277,
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-0.013837961480021477,
-0.080830879509449,
0.0140... | {
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Machine Learning et intelligence artificielle avec ONNX dans SQL Edge
NOX,
RM,
AGE,
DIS,
RAD,
TAX,
PTRATIO,
B,
LSTAT
FR... | [
-0.004571296274662018,
-0.008926325477659702,
0.02972603216767311,
0.03019789233803749,
0.08828462660312653,
0.03593495488166809,
0.011122395284473896,
0.019161129370331764,
-0.016186505556106567,
-0.04181459918618202,
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-0.00... | {
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Démarrage rapide : Exécuter des scripts
R simples avec le Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce démarrage rapide, vous allez exécuter un ensemble de scripts R simples avec
Azure SQL Managed Instance Machine Learning ... | [
-0.014748506247997284,
0.01434645801782608,
-0.007667922414839268,
0.03616386279463768,
0.03843201696872711,
0.014096329919993877,
0.06949394196271896,
-0.006442711688578129,
-0.02641211822628975,
-0.04011932387948036,
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0.011821309104561806,
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2. Transmettez le script R complet à la procédure stockée
sp_execute_external_script .
Le script est transmis via l’argument @script . Tout ce qui se trouve dans
l’argument @script doit être du code R valide.
SQL
3. Le résultat correct est calculé et la fonction R print le retourne dans la fenêtre
Messages.
Voici com... | [
-0.011579763144254684,
0.0520792119204998,
0.015844859182834625,
-0.001551787368953228,
0.036806248128414154,
0.0217717457562685,
0.017619887366890907,
0.013647966086864471,
-0.02023886889219284,
-0.05922305956482887,
-0.017247704789042473,
0.04179587960243225,
-0.060381077229976654,
0.002... | {
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} |
Entrée
Description
@language
définit l’extension de langage à appeler, dans le cas présent, R
@script
définit les commandes transmises au runtime R. Tout votre script R doit être
placé dans cet argument sous forme de texte Unicode. Vous pouvez aussi
ajouter le texte à une variable de type nvarchar, puis appeler cette v... | [
-0.03353352099657059,
0.01917184330523014,
0.0009975911816582084,
0.01060241088271141,
0.03197438269853592,
0.026141520589590073,
0.04030364751815796,
0.02133500948548317,
-0.035756293684244156,
-0.03148092329502106,
-0.05745984613895416,
0.047469355165958405,
-0.04104951024055481,
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} |
2. Utilisez l’instruction SELECT pour interroger la table.
SQL
Résultats
3. Exécutez le script R suivant. Il récupère les données de la table en utilisant
l’instruction SELECT , les transmet via le runtime R et retourne les données sous
forme de trame de données. La clause WITH RESULT SETS définit le schéma de la
tab... | [
-0.031086960807442665,
0.05258692055940628,
-0.010927515104413033,
-0.00315916258841753,
0.03297378867864609,
0.007757818326354027,
0.019768910482525826,
0.03144668787717819,
-0.009299946948885918,
-0.050225090235471725,
-0.020894020795822144,
0.0375015065073967,
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-0.0... | {
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} |
Notez que R respecte la casse. Les variables d’entrée et de sortie utilisées dans le
script R (SQL_out, SQL_in) doivent correspondre aux noms définis avec
@input_data_1_name et @output_data_1_name , y compris la casse.
5. Vous pouvez aussi générer des valeurs en utilisant simplement le script R sans
données d’entrée (... | [
-0.031057337298989296,
0.05272400751709938,
0.008780418895184994,
0.006890123710036278,
0.03403551131486893,
0.04686814919114113,
0.035414569079875946,
0.0196835957467556,
-0.02783702127635479,
-0.04594413563609123,
-0.015793567523360252,
0.009911258704960346,
-0.06062382832169533,
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} |
La fonction R print retourne la version dans la fenêtre Messages. Dans l’exemple de
sortie ci-dessous, vous pouvez voir que la version installée de R est dans ce cas la
version 3.4.4.
Résultats
text
Pour afficher la liste des packages R installés, dont la version, les dépendances, la licence
et le chemin de la bibliot... | [
-0.02598710171878338,
0.05014340206980705,
0.04556843638420105,
-0.014449169859290123,
0.036531176418066025,
0.0332379974424839,
0.03502119705080986,
0.0025039513129740953,
-0.03497732803225517,
-0.030936094000935555,
-0.023269785568118095,
0.02612033486366272,
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
La sortie provient de installed.packages() dans R et est retournée sous forme de jeu
de résultats.
Résultats
Pour savoir comment utiliser des structures de données quand R est utilisé avec le
Ma... | [
0.027770662680268288,
0.022873247042298317,
0.008339478634297848,
0.0344306044280529,
0.05429520830512047,
0.04763457551598549,
0.02773045375943184,
0.01675795391201973,
-0.03098880499601364,
-0.007783876731991768,
-0.014072333462536335,
0.008049391210079193,
-0.05988166481256485,
-0.01980... | {
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"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Structure de
données, types de données et objets en
utilisant R avec l’apprentissage
automatique SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce démarrage rapide, vous allez apprendre à utiliser des structures de données et
d... | [
-0.02400202676653862,
0.005699438508599997,
-0.021272584795951843,
0.04553612321615219,
0.034556493163108826,
0.02624518983066082,
0.06860015541315079,
0.014452308416366577,
-0.03148489072918892,
-0.037576381117105484,
-0.0018720788648352027,
-0.008326621726155281,
-0.059841956943273544,
0... | {
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"total_pages": 6953
} |
charge la transformation d’autres objets en data frame. Vous pouvez même sérialiser un
modèle binaire et le retourner dans une trame de données, ce que vous ferez plus tard
dans ce guide de démarrage rapide.
Tout d’abord, vous allez expérimenter certains objets R de base, notamment les
vecteurs, matrices et listes, pou... | [
-0.059351883828639984,
0.06624949723482132,
-0.005637437105178833,
0.004003622569143772,
0.019972288981080055,
0.040861181914806366,
0.03135111555457115,
0.011052059009671211,
-0.039131276309490204,
-0.0376577153801918,
-0.02091715857386589,
0.005227206274867058,
-0.07213084399700165,
-0.0... | {
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} |
SQL
Exemple 2 avec la fonction str ajoutée
SQL
Maintenant, passez en revue le texte dans Messages afin de voir pourquoi la sortie est
différente.
Résultats de l’exemple 1
Output
Résultats de l’exemple 2
Output
Comme vous pouvez le voir, une légère modification de la syntaxe de R a un effet
considérable sur le schéma de... | [
-0.016138065606355667,
0.05875420197844505,
0.007211956195533276,
0.007055677939206362,
0.025347989052534103,
0.03720801696181297,
0.02683749608695507,
0.01693660393357277,
-0.02110891602933407,
-0.05683499947190285,
-0.007634923327714205,
0.01921352557837963,
-0.07343340665102005,
-0.0039... | {
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"total_pages": 6953
} |
Pour le moment, ayez seulement à l’esprit que vous devez vérifier les résultats attendus
quand vous convertissez de force des objets R en data frames.
Chaque objet de données R a ses propres règles de gestion des valeurs lorsqu’elles sont
combinées avec d’autres objets de données si les deux objets de données ont le mê... | [
-0.017653992399573326,
0.06342867016792297,
0.012136409059166908,
0.019186027348041534,
0.03041638620197773,
0.03668028861284256,
0.03275851532816887,
-0.01132387574762106,
-0.05354725569486618,
-0.03400281071662903,
-0.00968189723789692,
0.013008316978812218,
-0.061850663274526596,
-0.016... | {
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"total_pages": 6953
} |
En coulisses, la colonne de trois valeurs est convertie en matrice à colonne unique.
Comme une matrice n’est qu’un cas de tableau spécial dans R, le tableau y fait
implicitement l’objet d’une conversion forcée en matrice à colonne unique pour rendre
les deux arguments conformes.
Résultats
Col1
Col2
Col3
Col4
12
13
14
... | [
-0.01071400661021471,
0.02592204511165619,
0.007451157551258802,
-0.007185932248830795,
0.038885779678821564,
0.027868473902344704,
0.014819049276411533,
0.0031024354975670576,
-0.0233688373118639,
-0.041549112647771835,
0.0068504661321640015,
-0.019559945911169052,
-0.03467709571123123,
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} |
peut poser problème si votre application en aval s’attend à ce que le schéma de sortie
reste toujours le même !
R offre une grande flexibilité dans l’utilisation de vecteurs de tailles différentes et la
combinaison des structures en colonnes en trames de données. Les listes de vecteurs
peuvent ressembler à un tableau, ... | [
-0.007634731940925121,
0.02755369432270527,
-0.01940830983221531,
0.035285502672195435,
0.0445849783718586,
0.036657992750406265,
-0.006630034651607275,
-0.013528448529541492,
-0.04423597827553749,
-0.05517082288861275,
0.007802947424352169,
-0.002696429146453738,
-0.0485822856426239,
0.00... | {
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} |
Col2
Col3
1
1
10
2
100
3
1
4
10
5
100
6
N’oubliez pas qu’une trame de données est une liste de vecteurs, même si elle a
l’apparence d’une table.
R et SQL Server n’utilisent pas les mêmes types de données. Quand vous exécutez une
requête dans SQL Server pour obtenir des données que vous voulez ensuite passer au
runtime ... | [
-0.020440544933080673,
0.039677344262599945,
-0.0024401366245001554,
0.0035017398186028004,
0.06857693195343018,
-0.001664315932430327,
0.031074419617652893,
0.011996150948107243,
-0.03780081495642662,
-0.019816216081380844,
-0.02097960188984871,
-0.004890365991741419,
-0.044657256454229355,... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
À présent, essayez de coller cette requête comme entrée de la procédure stockée.
SQL
Si vous obtenez une erreur, vous devrez probablement apporter certaines modifications
au texte de la requête. Par exemple, le prédicat de chaîne dans la clause WHERE doit
être placé entre deux ensembles de guillemets simples.
Une fois ... | [
-0.0224841870367527,
0.039182040840387344,
-0.000626343593467027,
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0.010005973279476166,
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0.014097411185503006,
-0.07084653526544571,
0.0029... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Commentaires
La colonne DateHeure a été traitée à l’aide du type de données R, POSIXct.
La colonne texte « ProductSeries » a été identifiée comme facteur, autrement dit
une variable de catégorie. Par défaut, les valeurs de chaîne sont gérées comme des
facteurs. Si vous passez une chaîne à R, elle est convertie en entie... | [
-0.02197965793311596,
0.0387946218252182,
0.009463122114539146,
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0.04449845850467682,
0.04682578518986702,
0.03206954523921013,
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"total_pages": 6953
} |
plus sur l’écriture de fonctions R avancées avec l’apprentissage
automatique SQL, suivez ce démarrage rapide :
STDOUT message(s) from external script: $ ReportingDate: POSIXct, format:
"2010-12-24 23:00:00" "2010-12-24 23:00:00"
STDOUT message(s) from external script: $ ProductSeries: Factor w/ 1 levels
"M200 Europe"... | [
-0.01584099419414997,
0.02015458047389984,
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Yes
No | [
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-0.0003669588186312467,
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-0.04207349941134453,
0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Fonctions R avec
l’apprentissage automatique SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce démarrage rapide, vous allez apprendre à utiliser des structures de données et
des types de données en R dans Azure SQL Managed Inst... | [
-0.012415171600878239,
-0.006001454312354326,
-0.0009223110973834991,
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0.03652859479188919,
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-0.05854801461100578,
0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Pour appeler cette ligne de code R à partir de T-SQL, ajoutez la fonction R dans le
paramètre de script R de sp_execute_external_script , comme ceci :
SQL
Que se passe-t-il si vous voulez simplifier la génération d’un autre ensemble de
nombres alétaoires ?
Rien de plus facile avec une combinaison avec T-SQL. Vous défin... | [
-0.00001366413835057756,
0.041368693113327026,
0.01665610633790493,
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0.0149... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
)
AS
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
, @script = N'
OutputDataSet <- as.data.frame(rnorm(mynumbers, mymean, mysd));'
, @input_data_1 = N' ;'
, @params = N' @mynumbers int, @mymean int, @mysd int'
, @mynumbers = @param1
, @mymean = @param2
, @mysd = @param3
WITH RESULT ... | [
0.027084913104772568,
0.03355380520224571,
0.031318094581365585,
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-0.056394658982753754,
-0.022493258118629456,
-0.06654529273509979,
0.025954995304346085,
0.030087171122431755,
-0.07594823092222214,
0.033... | {
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"chunk_index": 5748,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4196",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SQL
Le package utils, installé par défaut, propose diverses fonctions utilitaires destinées à
analyser l’environnement R actuel. Ces fonctions peuvent être utiles si vous constatez
des différences de fonctionnement du code R dans SQL Server et les environnements
extérieurs.
Par exemple, vous pouvez utiliser les fonctio... | [
0.0028920196928083897,
0.025024812668561935,
0.01582641899585724,
0.007893268950283527,
0.06987427920103073,
0.02766040340065956,
0.03770004212856293,
0.007349906489253044,
-0.023463327437639236,
-0.040953584015369415,
-0.006158023606985807,
0.013116057962179184,
-0.04853379726409912,
-0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
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No | [
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-0.008037752471864223,
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0.04533195123076439,
0.03804007172584534,
0.0002794774773065001,
0.05272362008690834,
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-0.053497593849897385,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Créer et scorer un
modèle prédictif dans R avec
l’apprentissage automatique SQL
Article • 23/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce démarrage rapide, vous allez créer et entraîner un modèle prédictif en R. Vous
l’enregistrerez dans un... | [
-0.027202988043427467,
-0.0055101909674704075,
-0.009143016301095486,
0.004028723109513521,
0.03354427218437195,
0.007912034168839455,
0.061548855155706406,
0.015251433476805687,
-0.024769216775894165,
-0.05235779285430908,
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-0.06995580345392227,
... | {
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"chunk_index": 5751,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4199",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
le tutoriel suivant, qui décrit le processus d’ajustement des modèles
linéaire à l’aide de rxLInMod : Ajustement des modèles linéaires
Comment incorporer du code R dans une procédure stockée
＂
Comment transmettre des entrées dans votre code via des entrées sur la procédure
stockée
＂
Comment les procédures stockées sont... | [
-0.009734554216265678,
-0.03108244761824608,
-0.027120638638734818,
0.00024091365048661828,
0.051203008741140366,
0.04351881146430969,
0.045092009007930756,
0.011262528598308563,
-0.025566689670085907,
-0.02618609555065632,
-0.011120431125164032,
0.027305694296956062,
-0.06094081327319145,
... | {
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"source": "4199",
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"total_pages": 6953
} |
Azure SQL Managed Instance Machine Learning Services. Pour plus d’informations,
consultez Présentation de Machine Learning Services dans Azure SQL Managed
Instance.
Un outil pour exécuter les requêtes SQL qui contiennent des scripts R. Ce guide de
démarrage rapide utilise Azure Data Studio.
Pour créer le modèle, vous a... | [
0.011092975735664368,
0.012134562246501446,
-0.018217863515019417,
0.051777563989162445,
0.05324684828519821,
0.0289388969540596,
0.05024673789739609,
0.042514000087976456,
-0.01865033246576786,
-0.057551681995391846,
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0.0415... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5753,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4200",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Les données de vitesse de voiture contiennent deux colonnes, toutes deux numériques,
puissance ( hp ) et poids ( wt ). À partir de ces données, vous allez créer un modèle GLM
qui estime la probabilité qu’un véhicule ait été équipé d’une transmission manuelle.
Pour créer le modèle, vous devez définir la formule à l’inté... | [
-0.016404952853918076,
0.047626037150621414,
0.008676649071276188,
0.027404839172959328,
0.03982995077967644,
0.014346183277666569,
0.05669073387980461,
0.0120482686907053,
-0.00635075056925416,
-0.021635286509990692,
-0.00806226022541523,
0.04069757089018822,
-0.05502498894929886,
0.00240... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5754,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4201",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Ensuite, stockez le modèle dans une base de données afin de pouvoir l’utiliser à des fins
de prédiction ou de reformation.
1. Créez une table pour stocker le modèle.
La sortie d’un package R qui crée un modèle est généralement un objet binaire.
Par conséquent, la table dans laquelle vous stockez le modèle doit contenir... | [
-0.030685916543006897,
0.018774589523673058,
-0.015172854997217655,
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0.016742156818509102,
0.045336201786994934,
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0.... | {
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"chunk_index": 5755,
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4202",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La notation est un terme utilisé dans la science des données pour signifier la génération
de prédictions, de probabilités ou d’autres valeurs en fonction de nouvelles données
introduites dans un modèle formé. Vous utiliserez le modèle que vous avez créé dans la
section précédente pour noter les prédictions en fonction ... | [
-0.01579069159924984,
0.0511382594704628,
-0.02582935243844986,
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0.057119179517030716,
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-0.00487104756757617,
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"azure_component": "storage",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4203",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
de données. Dans cet exemple, nous allons utiliser le modèle nommé default model .
SQL
Le script ci-dessus effectue les étapes suivantes :
Utilisez une instruction SELECT pour récupérer un modèle dans la table et le passer
en tant que paramètre d’entrée.
Après avoir récupéré le modèle dans la table, appelez la fonction... | [
-0.033615827560424805,
0.039218008518218994,
-0.00828181765973568,
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-0.010160714387893677,
0.01886066049337387,
-0.07002437859773636,
0.010... | {
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Il est également possible d’utiliser l’instruction PREDICT (Transact-SQL) pour générer
une valeur prédite ou un score basé sur un modèle stocké.
Pour plus d’informations sur les didacticiels pour... | [
0.035443272441625595,
0.016271667554974556,
0.020413201302289963,
0.017656732350587845,
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0.021128341555595398,
0.02684594877064228,
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} |
Tutoriel Python : Prédire la location de
skis avec la régression linéaire et le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans cette série de quatre tutoriels, vous allez utiliser Python et la régression linéaire
dans Azure SQL ... | [
0.017795830965042114,
-0.020058000460267067,
-0.010543283075094223,
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} |
puis à créer des procédures stockées à partir des scripts Python que vous avez
développés dans les parties 2 et 3. Les procédures stockées sont exécutées sur le
serveur pour effectuer des prédictions en fonction de nouvelles données.
Machine Learning Services dans Azure SQL Managed Instance : pour plus
d’informations, ... | [
0.0024192689452320337,
0.011477170512080193,
-0.030799390748143196,
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0.05899246037006378,
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} |
SQL Managed Instance.
SQL Server Management Studio (SSMS) : utilisez SSMS pour restaurer l’exemple
de base de données dans Azure SQL Managed Instance. Pour télécharger,
consultez SQL Server Management Studio (SSMS).
Environnement de développement intégré (IDE) Python : ce tutoriel utilise un
notebook Python dans Azure ... | [
0.02673589065670967,
0.007425394840538502,
-0.01608654484152794,
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0.06222335994243622,
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} |
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3. Vous pouvez vérifier que la base de données restaurée existe en interrogeant la
table dbo.rental_data :
SQL
Si vous ne poursuivez pas ce tutoriel, supprimez la base de données TutorialDB .
Da... | [
-0.010041414760053158,
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-0.004229007754474878,
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-0.06247817352414131,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Tutoriel Python : Préparer des données
pour effectuer l’apprentissage d’un
modèle de régression linéaire avec le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la deuxième partie de cette série de quatre tutoriels, vous allez pr... | [
0.01965397410094738,
0.0034224768169224262,
-0.016003534197807312,
0.016502104699611664,
0.07719002664089203,
0.038341522216796875,
0.04054766148328781,
0.03154958784580231,
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-0.04168865457177162,
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-0.000896054261829704,
-0.07248261570930481,
0.019... | {
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"chunk_index": 5763,
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4209",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour utiliser les données dans Python, vous allez charger les données à partir de la base
de données dans une trame de données pandas.
Créez un nouveau notebook Python dans Azure Data Studio et exécutez le script ci-
dessous.
Le script Python ci-dessous importe le jeu de données à partir de la table
dbo.rental_data de... | [
-0.006397732067853212,
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-0.07365990430116653,
0.... | {
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"total_pages": 6953
} |
Subsets and Splits
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