Configuração do ambiente

Objective

After completing this lesson, you will be able to identifique os dois componentes principais do cliente Python ML.

O que é o cliente Python ML para SAP HANA?

O cliente de aprendizagem automática Python para SAP HANA (hana-ml) é um pacote Python que permite que os cientistas de dados acessem dados do SAP HANA. Os profissionais podem criar modelos de machine learning usando os dados diretamente no SAP HANA [2].

O cliente de aprendizagem automática Python para SAP HANA consiste em dois componentes principais:

DataFrame do SAP HANA, que fornece um conjunto de métodos para acessar e consultar dados no SAP HANA sem levar os dados para o cliente.
Um conjunto de APIs de aprendizagem automática para desenvolver modelos de aprendizagem automática.

As APIs de aprendizagem automática são compostas por dois pacotes:

Pacote PAL

O pacote PAL consiste em um conjunto de algoritmos e funções Python que fornece acesso a recursos de aprendizagem automática na biblioteca de análise preditiva SAP HANA (PAL). As funções do SAP HANA PAL cobrem uma variedade de algoritmos de aprendizagem automática para treinar um modelo e, em seguida, o modelo treinado é utilizado para pontuação.

Pacote APL

O pacote Automated Predictive Library (APL) expõe os recursos de data mining do mecanismo de análise automatizado no SAP HANA por meio de um conjunto de funções. Essas funções desenvolvem um processo de modelagem preditiva que os analistas podem usar para responder a perguntas simples sobre seus conjuntos de dados de clientes armazenados no SAP HANA.

O HANA-ML usa o driver Python do SAP HANA (hdbcli) para se conectar e acessar o SAP HANA. Para mais informações, consulte [2].

O que é o SAP HANA Cloud?

O SAP HANA Cloud é um sistema de gerenciamento de banco de dados de vários modelos que capacita os arquitetos do futuro a criar e implementar a próxima geração de aplicativos de dados inteligentes em escala [3].

O SAP HANA suporta um ambiente abrangente para aprendizagem automática. No lado do servidor, ele oferece bibliotecas integradas de aprendizagem automática, bem como recursos para integrar ferramentas comuns de aprendizagem automática. No lado do cliente, suas APIs de machine learning podem ser usadas para desenvolver diretamente modelos integrados de machine learning no SAP HANA [4].

Referências

[1] Conjunto de dados de habitação na Califórnia

[2] Cliente Python ML para SAP HANA

[3] SAP HANA Cloud

[4]Visão geral do SAP HANA Machine Learning

Configuração e preparação do ambiente

Pré-requisitos técnicos

Instância do SAP HANA Cloud com servidor de scripts (ativado para APL, PAL)
Pacote hana-ml Python 2.21.24062800 e outros pacotes e dependências instalados

Pacotes Python para SAP HANA

A célula a seguir carrega e importa diversos módulos. Como você pode saber, um módulo pode ser considerado o mesmo que uma biblioteca de códigos.

Python

123456
#import hana database client for Python
from hdbcli import dbapi

#import hana-ml package 
import hana_ml
print (hana_ml.__version__)

_Saída:

2.20.24042601

Python

123456
#importing other packages used
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import numpy as np
import os

Conexão ao banco de dados SAP HANA Cloud

Com o cliente de aprendizagem automática Python para SAP HANA (hana-ml), as conexões estão sempre relacionadas a um DataFrame do SAP HANA. Além disso, para o SAP HANA Cloud, é necessária uma conexão criptografada.

Os alunos devem ter o endereço do sistema SAP HANA e as credenciais para acessá-lo porque eles precisam ser fornecidos para instanciar a classe hana_ml.dataframe.ConnectionContext; isso representa uma conexão com uma instância de banco de dados SAP HANA [1].

Python

1234567
from hana_ml import dataframe

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

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

Referências

[1] Classe SAP hana_ml.dataframe.ConnectionContext

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