PolarDB:AI モデルの推論結果をデータベースに書き戻す

ステップ 1：モデルの作成

以下の文を実行して、airlines_gbm_copy1 という名前の LightGBM モデルを airlines_train テーブル上でトレーニングします。

/*polar4ai*/
CREATE MODEL airlines_gbm_copy1
WITH (model_class='lightgbm',
  x_cols ='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length',
  y_cols='Delay',
  model_parameter=(boosting_type='gbdt', n_estimators=100,
                   max_depth=8, num_leaves=256))
AS (SELECT * FROM airlines_train)

ステップ 2：モデルの登録確認

/*polar4ai*/SHOW MODELS;

出力には、データベースに登録済みのすべてのモデルが一覧表示されます。

ステップ 3：AAT の生成を目的としたオフライン予測タスクの実行

トレーニング済みモデルを用いて予測タスクを送信します。

/*polar4ai*/SELECT TripID,Delay
FROM
  PREDICT (
    MODEL airlines_gbm_copy1,
      SELECT * FROM airlines_train_1000_copy1)
WITH
   (s_cols='TripID,Delay',
    x_cols = 'Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length',
    y_cols='Delay',
    primary_key='TripID', mode='async',into_type='db')
INTO lightgbm_v2_predict82201;

この文における主なパラメーターは以下のとおりです。

実行後、タスク ID が返されます。例： babc6d66-xxxx-yyyy-a4b8-1b1426ce8614。

lightgbm_v2_predict82201 は、自動的に作成される AAT の名前です。

ステップ 4：タスクのステータス確認

タスク ID を使用して進捗をモニターします。ステータスが finish になった時点で、モデルによる推論が完了し、AAT がクエリ可能になります。

/*polar4ai*/SHOW TASK `babc6d66-xxxx-yyyy-a4b8-1b1426ce8614`

ステップ 5：AAT スキーマの確認

SHOW CREATE TABLE polar4ai.lightgbm_v2_predict82201;

出力例：

CREATE TABLE `lightgbm_v2_predict82201` (
 `TripID` bigint(20) NOT NULL,
 `Delay` bigint(20) DEFAULT NULL,
 `result` text,
 PRIMARY KEY (`TripID`)
) ENGINE=CSV DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci /*!99990 800020204 NULL_MARKER='NULL' */ CONNECTION='default_oss_server'

TripID および Delay 列のデータ型および長さは、元のテーブルと一致します。result 列にはモデルの推論出力が格納されます。ENGINE=CSV および CONNECTION='default_oss_server' は、このテーブルが OSS バックエンドの外部テーブルであることを示しています。

ステップ 6：AAT のクエリ

SELECT * FROM polar4ai.lightgbm_v2_predict82201 LIMIT 1000;

result 列には、予測結果およびその確率値が含まれます。

ステップ 7：AAT と他のテーブルの結合

AAT は通常のテーブルと同様に動作します。元のデータセットと結合して、結果のフィルタリングおよび分析を行います。

SELECT * FROM
airlines_train_1000_copy1, polar4ai.lightgbm_v2_predict82204
WHERE
airlines_train_1000_copy1.TripID=polar4ai.lightgbm_v2_predict82204.TripID
AND
airlines_train_1000_copy1.Delay=1