SE の雑記

SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿

Archive for 9月, 2017

Ignite 2017 の動画の内容のメモ

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Ignite 2017 の動画ですが、Inite のサイトだと https://myignite.microsoft.com/videos からアクセスできます。
この中から最新の情報をメモとして抜き出したものを。
(セッション動画を見ながら随時更新しています)
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Written by Masayuki.Ozawa

9月 30th, 2017 at 2:33 pm

Ignite 2017 の Day1 Keynote のデータプラットフォームの内容のメモ

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Ignite 2017 のキーノートを見ながらぺたぺたと。
Ignite 2017 の動画についてはこちらから。
https://www.microsoft.com/en-us/ignite/default.aspx
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Written by Masayuki.Ozawa

9月 25th, 2017 at 10:19 pm

Video Indexer のポータルから DL した JSON を SQL Server でクエリをかけてみる

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Microsoft Video Indexer expands functionality unlocking more video insights に記載されていますが、9 月の更新で、Video Indexer の Insights の情報をポータルからダウンロードできるようになりました。
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JSON に含まれている内容については、API 経由で取得できる情報と同じかと思いますので、Examine the Video Indexer output から、取得できる内容を確認できるかと。
Insights の情報が含まれている JSON のファイルをダウンロードすることができるようになっているのですが、
これを SQL Server 上でクエリをかけてみたいと思います。
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Written by Masayuki.Ozawa

9月 24th, 2017 at 6:30 pm

ML Services 向けのストアドプロシージャを VS Code で開発する際の覚書

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ML Services 向けのストアドプロシージャは、sp_execute_external_script (Transact-SQL) で実行するのですが、@script には、R / Python のスクリプトを直に書く必要があります。
SSMS でスクリプトを書いてもインテリセンスが効かず、デバッグ実行もできないので、データサイエンスの匠でないと、これだけで開発は難しいかと…。
ということで、SQL Server 2017 RC2 Express Edition + VS Code で開発した方がいいのかなと。
SQL Server 2017 Express Edition with Advanced Services の無償環境でも ML Services は使用できるのですが、In-Database 限定となっています。
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/sql-server/editions-and-components-of-sql-server-2017
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この環境ですと「python.exe」に対してパスが通っていない状態となりますので、VS Code 側でパスを指定することで、RevoscalePy を使用した開発が VS Code でできるようになります。
VS Code に Python の拡張機能をインストールした後に、基本設定の設定を開いて、
image
ユーザー設定に、次のように、ML Services で使用される Python のパスを指定することで、ML Services 向けの Python 開発が実行できるようになります。

{
    "python.pythonPath": "C:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\MSSQL14.SQLEXPRESS\\PYTHON_SERVICES"
}

Written by Masayuki.Ozawa

9月 22nd, 2017 at 8:41 am

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SQL Server 2017 における GPU の利用 (ML Services の GPU 利用) について

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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。
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Written by Masayuki.Ozawa

9月 20th, 2017 at 12:07 am

VS Code で Python の Input による対話入力をデバッグ実行する際の覚書

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VS Code を Python のスクリプト開発で行う際に、次のような input による対話入力をデバッグ実行する際の覚書です。

string = input("Hello:")
print(string)

Capture User Input via input() or raw_input()
で解説されていますが、デバッグ実行を実施する際のコンソールとして、

"console": "integratedTerminal",
または、
"console": "externalTerminal",

 
を使用するように「launch.json」の設定を変更することで、デバッグ実行時にターミナルが使用されるようになりますので、インプットの入力が可能となるようです。
標準の「デバッグ コンソール」だと対話型インプットができない感じなのでしょうかね。

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9月 18th, 2017 at 9:05 pm

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VS Code の作業ディレクトリについての覚書

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最近、スラスラわかるPython12歳からはじめる ゼロからの Pythonゲームプログラミング教室 を読みつつ Python の初歩を勉強していたりします。
これらの書籍では、VS Code で Python を学ぶことができるのですが、デバッグ実行は使っておらず、「python.exe」を使用したスクリプトの直接実行が実行時のパターンとして使われていました。
私は、VS Code でデバッグ実行しているので、その際に作業ディレクトリ (ワークディレクトリ) を変更していた際の覚書を残しておきたいと思います。
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Written by Masayuki.Ozawa

9月 18th, 2017 at 12:07 am

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