SAP HANA 向け Python 機械学習クライアントの設定

Objective

After completing this lesson, you will be able to hana-ml パッケージをインストールし、機械学習タスク用の SAP HANA Cloud への信頼性の高い接続コンテキストを確立します。

技術的な前提条件

SAP HANA で分類モデルを効果的に使用するには、以下の前提条件を満たす必要があります。

ScriptServer を使用する SAP HANA Cloud のインスタンス (APL、PAL 有効)
Python hana-ml パッケージ 2.21.24062800、その他のパッケージおよび依存関係がインストールされている
Structured Query Language (SQL) の基本的な知識が非常に望ましい

環境の設定および準備

SAP HANA で分類モデルを実装する前に、必要な環境を設定する必要があります。これには、必要な Python ライブラリのインストール、SAP HANA Cloud への接続の確立、シームレスな統合と機械学習機能への安全なアクセスを確保するための認証設定が含まれます。

次のセルは、現在のデモに必要な多様なモジュールをロード/インポートします。ご存じのとおり、モジュールはコードライブラリと同じとみなすことができます。

Code Snippet

12
import hana_ml
print(hana_ml.__version__)

2.20.24042601

Code Snippet

12345678910111213
#importing other packages used
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import numpy as np
import os
import time
import json
from hana_ml.visualizers.unified_report import UnifiedReport
from hana_ml.algorithms.pal.unified_classification import UnifiedClassification
from hana_ml.algorithms.pal.partition import train_test_val_split

%matplotlib inline

SAP HANA Cloud データベース接続

Python machine learning client for SAP HANA (hana-ml) では、すべての接続が HANA DataFrame にリンクされます。また、SAP HANA Cloud を使用する場合は、セキュリティのために暗号化された接続が必要です。

接続を確立するには、学習者は SAP HANA システムのアドレスと有効な認証情報を持っている必要があります。これらの詳細は、SAP HANA データベースインスタンス [1] への接続を表す hana_ml.dataframe.ConnectionContext クラスをインスタンス化するために不可欠です。

Code Snippet

1234567891011
from hana_ml import dataframe

address = "b8xxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx.hana.prod-eu10.hanacloud.ondemand.com"
port = 443
user = 'ML_DEMO'

conn = dataframe.ConnectionContext(address, port, user, encrypt=True, sslValidateCertificate=False)

# Control connection
print(conn.connection.isconnected())
print(conn.hana_version())

正

4.00.000.00.1720524034 (fa/CE2024.14)

参照

[1]SAP クラス hana_ml.dataframe.ConnectionContext

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