환경 설정

Objective

After completing this lesson, you will be able to python ML 클라이언트의 두 가지 주요 컴포넌트를 식별합니다.

SAP HANA용 Python ML Client는 무엇입니까?

SAP HANA용 Python 기계 학습 클라이언트(hana-ml)는 데이터 과학자가 SAP HANA 데이터에 액세스할 수 있도록 지원하는 Python 패키지입니다. 실무자는 SAP HANA [2]에서 직접 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 작성할 수 있습니다.

SAP HANA의 Python 기계 학습 클라이언트는 다음 두 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다.

SAP HANA DataFrame: 클라이언트에 데이터를 가져오지 않고도 SAP HANA에서 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있는 일련의 메소드를 제공합니다.
기계 학습 모델을 개발하기 위한 기계 학습 API 세트입니다.

기계 학습 API는 다음 두 패키지로 구성됩니다.

PAL 패키지

PAL 패키지는 SAP HANA Predictive Analysis Library(PAL)에서 기계 학습 기능에 액세스할 수 있는 Python 알고리즘 및 함수 세트로 구성됩니다. SAP HANA PAL 함수는 모델 훈련을 위한 다양한 기계 학습 알고리즘을 다루므로 훈련된 모델이 채점에 사용됩니다.

APL 패키지

Automated Predictive Library(APL) 패키지는 일련의 함수를 통해 SAP HANA 내 자동화된 분석 엔진의 데이터 마이닝 기능을 제공합니다. 이 함수는 분석가가 SAP HANA에 저장된 고객 데이터세트에 대한 간단한 질문에 답하는 데 사용할 수 있는 예측 모델링 프로세스를 개발합니다.

HANA-ML은 SAP HANA Python 드라이버(hdbcli)를 사용하여 SAP HANA에 연결하고 액세스합니다. 자세한 내용은 [2]을(를) 참조하십시오.

SAP HANA Cloud란?

SAP HANA Cloud는 미래의 설계자가 차세대 인텔리전트 데이터 어플리케이션을 대규모로 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 멀티 모델 데이터베이스 관리 시스템입니다[3].

SAP HANA는 기계 학습을 위한 포괄적인 환경을 지원합니다. 서버 측에서는 임베드된 기계 학습 라이브러리와 공통 기계 학습 툴을 통합하는 기능을 제공합니다. 클라이언트 측에서는 기계 학습 API를 사용하여 SAP HANA [4]에서 임베드된 기계 학습 모델을 직접 개발할 수 있습니다.

참조

[1] 캘리포니아 하우징 데이터세트

[2] Python ML Client for SAP HANA

[3] SAP HANA Cloud

[4]SAP HANA 기계 학습 개요

환경 설정 및 준비

기술적 선행조건

ScriptServer가 있는 SAP HANA Cloud의 인스턴스(APL, PAL 사용)
Python hana-ml 패키지 2.21.24062800 및 기타 패키지 및 종속성 설치

SAP HANA를 위한 Python 패키지

다음 셀은 다양한 모듈을 로드하고임포트합니다. 알고 있듯이 모듈은 코드 라이브러리와 동일한 것으로 간주될 수 있습니다.

Python

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

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

_출력:

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

SAP HANA Cloud 데이터베이스 연결

SAP HANA용 Python 기계 학습 클라이언트(hana-ml)를 사용하면 연결이 항상 SAP HANA DataFrame에 연결됩니다. 또한 SAP HANA Cloud의 경우 암호화된 연결이 필요합니다.

학습자는 클래스 hana_ml.dataframe.ConnectionContext를 인스턴스화하기 위해 제공되어야 하므로 SAP HANA 시스템 주소와 이 주소에 액세스하기 위한 자격 증명이 있어야 합니다. 이는 SAP HANA 데이터베이스 인스턴스 [1]에 대한 연결을 나타냅니다.

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)

참조

[1] SAP 클래스 hana_ml.dataframe.ConnectionContext

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