Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Внимание
Azure Data Studio выйдет из эксплуатации 28 февраля 2026 г.. Мы рекомендуем вам использовать Visual Studio Code. Дополнительные сведения о миграции в Visual Studio Code см. в Что происходит с Azure Data Studio?
Узнайте, как использовать расширение "Машинное обучение" для Azure Data Studio, чтобы импортировать модель ONNX или просмотреть уже импортированные в базу данных модели.
Внимание
Импорт и просмотр моделей в базе данных с помощью расширения "Машинное обучение" в настоящее время поддерживает только Службы машинного обучения в управляемом экземпляре SQL Azure и Azure SQL для пограничных вычислений с ONNX.
Предварительные условия
Установите и настройте расширение машинного обучения для Azure Data Studio. Укажите пути установки Python в параметрах расширения.
Установите пакеты Python onnxruntime, mlflow и mlflow-dbstore. Если пакеты еще не установлены, расширение «Машинное обучение» предложит вам установить их.
Просмотр моделей
Выполните следующие действия, чтобы просмотреть модели ONNX, хранящиеся в базе данных.
Выберите Импорт или просмотр моделей
Если вам будет предложено установить пакеты onnxruntime, mlflow и mlflow-dbstore, нажмите кнопку Да.
Выберите Шаблон базы данных или Шаблон таблицы, где хранятся модели.
Отобразится список ваших моделей. Можно изменить имя и описание модели или удалить модель из списка.
Импорт новой модели
Выполните следующие действия, чтобы импортировать модель ONNX в базу данных.
Выберите Импорт или просмотр моделей
Если вам будет предложено установить пакеты onnxruntime, mlflow и mlflow-dbstore, нажмите кнопку Да.
Выберите Импортировать модели.
Выберите базу данных Models, в которую вы хотите сохранить импортированную модель.
Выберите Таблицу моделей, в которой вы хотите сохранить импортированную модель. Можно выбрать вариант Существующая таблица или Создать таблицу. Выберите Далее.
Выберите место расположения модели и нажмите кнопку Далее. Вы можете использовать:
- Отправка файлов. Выберите этот вариант, чтобы использовать модель из файла. Выберите файл модели в разделе Исходные файлы и нажмите кнопку Далее.
- Машинное обучение Azure. Выберите этот вариант, чтобы использовать модель из Машинного обучения Azure. Сначала войдите в Azure. Затем выберите значения для параметров Учетная запись Azure, Подписка Azure, Группа ресурсов Azure и Рабочая область Azure ML. Выберите нужную модель и нажмите кнопку Далее.
Введите имя и описание модели и нажмите кнопку Развернуть, чтобы сохранить модель в базе данных.
Примечание.
В настоящее время доступна предварительная версия расширения "Машинное обучение". Поэтому схема таблицы, в которой хранятся модели, в будущем может измениться.