SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿
先日、ML Services をインストールせずに、Revoscalepy を使用する という投稿を書きましたが、Windows 版だけでなく、Linux 版でも ML Services をインストールすることなく、Revoscalepy を使用することができますのでメモとして。
(正確には、Linux 環境では ML Services ではなく、ML Server になると思いますが)
ドキュメントとしては、How to install custom Python packages and interpreter locally on Windows の Install on Linux の段落となります。
ML Services は SQL Server 2017 Express Edition (Windows) でも使用できるので、Express Edition をインストールする際に ML Services を Python を含めてインストールすることで、Revoscalepy のパッケージをインストールすることができます。
しかし、環境によっては、ML Services をインストールしないで、Revoscalepy のパッケージを使用できるようにしたいというケースがあるかと思います。
(Linux については、現時点では、ML Services をインストールすることができないというのもありますが)
今回は ML Services をインストールせずに、Revoscalepy をインストールするための方法をまとめたいと思います。
SQL Server 2017 の GPU サポートについて、まとめておきたいと思います。
https://gist.github.com/MasayukiOzawa/7965ffce226a8f94ba457671dd844b92 に今回勉強をする中で使用したサンプルを置いてあります。
情報については Linux/Docker 版も登場! Microsoft SQL Server 2017 の情報まとめ【5/1 更新】 を確認していただくとよいかと考えていますが、SQL Server 2017 の GPU の対応については次のような記載となっています。
NVIDIA GPU アクセラレーションの実現: R/Python を利用して GPU による高速計算での機械学習も実現、1 秒あたり100 万件の予測処理が可能です。
SQL Server 2017 が GPU を使用可能になっている範囲ですが「Machine Learning Services で GPU 対応のパッケージ (処理) を使用」した場合に、GPU を使用できるという理解でいます。
そのため、SQL Server の通常のクエリプロセッシングで GPU が使われるのではなく、ML Services で R または Python のスクリプトを実行する際に、GPU 対応したパッケージを介して、GPU を使用する処理を実施している場合のみ、SQL Server で GPU が使用できる形になるのではないでしょうか。
本投稿は、2017/9/3 時点の最新の製品前リリースである SQL Server 2017 RC2 に限定された内容です
In-Database Python Analytics for SQL Developers の内容を SQL Server 2017 RC2 で実行しようとした際の注意点を。
「import pandas」の内容については、フィードバックしたところ把握されている不具合らしく、RC2 限定の内容となるかと。
ドキュメントバグについては、コメントで指摘されているので、後日修正されるかと。
SQL Server 2017 では、Machine Learning Services (ML Services) という新しいサービスが追加され、この機能についても大きな内容としてアナウンスがされています。
Getting started with machine learning in SQL Server
ML Services は、SQL Server 2016 では、R Services と呼ばれていたものであり、SQL Server 2017 では対応言語として、Python が追加されたことにより、名称が ML Services と変更になりました。
ドキュメント上、R Services と書かれているものは、SQL Server 2016 の時の情報になっていることが多いかと思います。
この機能は、Advanced Analytics (AA : 高度な解析基盤) というようなカテゴリで紹介されることもあり、高度な解析を実施するための機能として提供が行われているものになります。
先日、ML Services についてディスカッションする機会があったのですが、「自分の中できちんと整理できていないな」と感じたので、一度まとめてみたいと思います。
先日、SQL Server の Python を勉強するための取り掛かりについての話題になったので、自分なりのまとめを。
SQL Server の ML サービスですが、SQL Server 2016 までの R サービスがベースになっているため、基本的な内容については、R サービスの内容を使用することができるかと。
R サービスの際のコンテンツとしては、次のものが基本となるかと。
基本的な動作を確認するには、チュートリアルを最初から流してみるといいかと思います。
Microsoft から提供されているチュートリアルとしては次のようなものがあります。
SQL Server の技術支援、現状調査、チューニング等をメインにしていますが、本ブログで情報発信している内容に関することでしたら対応できます。お仕事のご相談がありましたら
やブログのコメントでご連絡いただけると幸いです。
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2011年7月にMicrosoft MVP for SQL Server を受賞させていただきました。
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