'{0}' is required for package management. Please make sure it is installed and set up correctly. 包管理需要“{0}”。请确保其已安装并正确设置。 ... ... Action 操作 Add new 新增 Are you sure you want to delete model '{0}? 确定要删除模型“{0}”? Are you sure you want to install required packages? 是否确实要安装所需的包? Azure ML workspace Azure ML 工作区 Azure Machine Learning Azure 机器学习 Azure account Azure 帐户 Azure models Azure 模型 Azure sign in or refresh account Azure 登录或刷新帐户 Azure subscription Azure 订阅 Cancel 取消 Cannot find Python executable '{0}'. Please make sure Python is installed and configured correctly 找不到 Python 可执行文件“{0}”。请确保已正确安装和配置 Python Cannot find R executable '{0}'. Please make sure R is installed and configured correctly 找不到 R 可执行文件“{0}”。请确保已正确安装和配置 R Click to review warning details 单击以查看警告详细信息 Close 关闭 Config 配置 Could not find the specified resource 无法找到指定的资源 Create notebook 创建笔记本 Database 数据库 Date created 已创建日期 Date imported 已导入日期 Delete 删除 Description 说明 Differences in data type 数据类型的差异 Disable 禁用 Display name 显示名称 Downloading 正在下载 Downloading Model from Azure 正在从 Azure 下载模型 Edit 编辑 Edit model 编辑模型 Enable 启用 Enabled 已启用 Enter model details 输入模型详细信息 Environment variables 环境变量 Error while downloading 下载时出错 Error: {0} 错误: {0} Existing table 现有表 Extension file Name 扩展文件名 External Execute Script 外部执行脚本 External script configuration is required for this action. 此操作需要外部脚本配置。 External script is required for package management. Are you sure you want to enable that. 包管理需要外部脚本。是否确实要启用它? Failed to complete task '{0}'. Error: {1} 无法完成任务“{0}”。错误: {1} Failed to enable External script. 未能启用外部脚本。 Failed to get installed python packages. Error: {0} 未能获取已安装的 python 包。错误: {0} Failed to install language 未能安装语言 Failed to load model parameters' 未能加载模型参数’ Failed to modify Machine Learning Services configurations 未能修改机器学习服务配置 Failed to register the model: {0} ,file: {1} 未能注册模型: {0},文件: {1} Failed to update language 未能更新语言 Failed to update the model 未能更新模型 Failed to update the model 未能更新模型 File 文件 File Browser 文件浏览器 File paths of the models to import 要导入的模型的文件路径 File upload 文件上传 Filter 筛选器 Framework 框架 Framework version 框架版本 Generate a predicted value or scores using a managed model 使用托管模型生成预测值或分数 Get started with Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instances. Azure SQL 托管实例中的机器学习服务入门。 Get started with Machine Learning Services on SQL Server and how to install it on Windows and Linux. SQL Server 上的机器学习服务入门,以及如何在 Windows 和 Linux 上安装它。 Get started with machine learning in Azure SQL Database Edge Azure SQL 数据库 Edge 中的机器学习入门 Import 导入 Import from Azure Machine Learning 从 Azure 机器学习导入 Import models 导入模型 Import or view machine learning models stored in database 导入或查看存储在数据库中的机器学习模型 Import or view models 导入或查看模型 Imported models 导入的模型 Install 安装 Install the Microsoft ODBC driver for SQL Server 安装 Microsoft ODBC driver for SQL Server Installed 已安装 Installed 已安装 Installing dependencies ... 正在安装依赖项... Installing required packages ... 正在安装所需的包... Invalid Azure resource Azure 资源无效 Invalid model id. model url: {0} 模型 ID 无效。模型 URL: {0} Invalid model to predict 要预测的模型无效 Invalid model to register 要注册的模型无效 Invalid table for importing models. database name: {0} ,table name: {1} 导入模型的表无效。数据库名: {0},表名: {1} Invalid table structure! 表结构无效! Language extension location 语言扩展位置 Language extension path 语言扩展路径 Languages 语言 Latest 最新 Learn how to use Machine Learning extension in Azure Data Studio, to manage packages, make predictions, and import models. 了解如何在 Azure Data Studio 中使用机器学习扩展来管理包、进行预测和导入模型。 Learn how to use machine learning in SQL Server and SQL on Azure, to run Python and R scripts on relational data. 了解如何在 Azure 上的 SQL Server 和 SQL 中使用机器学习,以对关系数据运行 Python 和 R 脚本。 Learn more 了解详细信息 Learn more. 了解详细信息。 Local models 本地模型 MSSQL extension is not loaded 未加载 MSSQL 扩展 Machine Learning 机器学习 Machine Learning Services Enabled 已启用机器学习服务 Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance Azure SQL 托管实例中的机器学习服务 Machine Learning extension in Azure Data Studio Azure Data Studio 中的机器学习扩展 Machine Learning for SQL databases 针对 SQL 数据库的机器学习 Machine Learning models can be stored in one or more databases and tables. Select the model database and table to view the models within them. 机器学习模型可以存储在一个或多个数据库和表中。选择模型数据库和表以查看其中的模型。 Machine learning and AI with ONNX in SQL Database Edge Preview SQL 数据库 Edge 预览版中使用 ONNX 的机器学习和 AI Make predictions 进行预测 Map source data to model 将源数据映射到模型 Model Input mapping 模型输入映射 Model doesn't have any artifact. model url: {0} 模型没有任何项目。模型 URL: {0} Model failed to register 模型未能注册 Model input 模型输入 Model name is required. 模型名称是必填项。 Model output 模型输出 Model registered successfully 已成功注册类型 Model updated successfully 已成功更新模型 Models 模型 Models 模型 Name 名称 Name 名称 Name 名称 New table 新建表 No No Result returned 未返回任何结果 No connection selected 未选择连接 No models found 找不到任何模型 No models found 找不到任何模型 Not supported event args 不受支持的事件参数 Notebook extension is not loaded 未加载笔记本扩展 OK 确定 ONNX runtime is not supported in current server 当前服务器中不支持 ONNX 运行时 Package info request failed with error: {0} {1} 包信息请求失败,出现错误: {0} {1} Package management is not supported for the server. Make sure you have Python or R installed. 服务器不支持包管理。请确保已安装 Python 或 R。 Parameters 参数 Platform 平台 Please select a valid model 请选择一个有效模型 Please select a valid table 请选择一个有效任务 Please select at least one model to import. 请至少选择一个要导入的模型。 Please select valid source table and model parameters 请选择有效的源表和模型参数 Predict 预测 Python Python Python executable is not configured 未配置 Python 可执行文件 R R R executable is not configured 未配置 R 可执行文件 Required packages are already installed. 已安装所需的包。 Resource group 资源组 Run experiments and create models in a notebook 在笔记本中运行试验和创建模型 SQL Server Machine Learning Services (Python and R) SQL Server 机器学习服务(Python 和 R) SQL machine learning documentation SQL 机器学习文档 Save 保存 Select Database 选择数据库 Select a database to store the new model. 选择要存储新模型的数据库。 Select a database where existing / imported models are stored. 选择存储现有/导入模型的数据库。 Select a model table to view the list of existing / imported models. 选择模型表以查看现有/导入的模型的列表。 Select an existing table that conforms the model schema or create a new one to store the imported model. 选择符合模型架构的现有表或创建一个新表以存储导入的模型。 Select another Azure ML workspace 选择另一个 Azure ML 工作区 Select another database or table 选择其他数据库或表 Select column... 选择列... Select database 选择数据库 Select database with models 选择具有模型的数据库 Select imported model 选择导入的模型 Select model source type 选择模型源类型 Select models table 选择模型表 Select or enter the location to import the models to 选择或输入要将模型导入到的位置 Select table 选择表 Select table 选择表 Select tables with models 选择具有模型的表 Select the database containing the dataset to apply the prediction. 选择包含数据集的数据库以应用预测。 Select the table containing the dataset to apply the prediction. 选择包含数据集的表以应用预测。 Selected Path 所选路径 Show less 收起 Show more 显示更多 Showing {0} model(s) 正在显示 {0} 个模型 Source columns 源列 Source database 源数据库 Source files 源文件 Source location 源位置 Source table 源表 Table Table meets requirements! 表满足要求! Table schema is not supported for model import. Database name: {0}, table name: {1}. 模型导入不支持表架构。数据库名: {0},表名: {1}。 Target 目标 The data type of output column does not match the output field’s type. 输出列的数据类型与输出字段类型不匹配。 The data type of the source table column does not match the required input field’s type. 源表列的数据类型与所需的输入字段类型不匹配。 The extension failed to load because of it's dependency to Notebook extension. Please check the output log for Notebook extension to get more details 扩展因其对笔记本扩展的依赖项而未能加载。请检查笔记本扩展的输出日志以获取更多详细信息 The following Python packages are required to install: {0} 需要安装以下 Python 包: {0} The following R packages are required to install: {0} 安装需要以下 R 包: {0} The models are stored in one or more databases and tables. Select the model database and table to view models in them. 模型存储在一个或多个数据库和表中。选择模型数据库和表以查看其中的模型。 The required packages are not installed 未安装所需的包 This document explains how to install the Microsoft ODBC Driver for SQL Server. 本文档介绍如何安装 Microsoft ODBC Driver for SQL Server。 Type 类型 Upload model file 上传模型文件 Useful links 有用链接 Verifying model management dependencies 正在验证模型管理依赖项 Verifying package management dependencies 正在验证包管理依赖项 Version 版本 Video tutorials 视频教程 View and import models 查看和导入模型 Yes localhost localhost unsupported 不受支持 ‘Azure Machine Learning’ is selected. This allows you to choose from models stored in Azure Machine Learning workspaces. Click ‘Next’ to continue.​ 已选择“Azure 机器学习”。此操作允许从存储在 Azure 机器学习工作区内的模型中进行选择。单击“下一步”以继续。​ ‘Azure Machine Learning’ is selected. This allows you to import models stored in Azure Machine Learning workspaces in a model database in this SQL instance. Click ‘Next’ to continue.​​ 已选择“Azure 机器学习”。此操作允许你导入存储在此 SQL 实例中模型数据库内 Azure 机器学习工作区中的模型。单击“下一步”以继续。​ ​ ‘File Upload’ is selected. This allows you to import a model file from your local machine into a model database in this SQL instance. Click ‘Next’ to continue.​ 已选择“文件上传”。这允许你将模型文件从本地计算机导入到此 SQL 实例中的模型数据库中。单击“下一步”以继续。​ ‘File Upload’ is selected. This allows you to upload a model file from your local machine. Click ‘Next’ to continue.​​ 已选择“文件上传”。此操作允许从本地计算机上传模型文件。单击“下一步”以继续。​​ ‘Imported Models’ is selected. This allows you to choose from models stored in a model table in your database. Click ‘Next’ to continue.​ 已选择“导入的模型”。这使你可以从存储在数据库中模型表内的模型中进行选择。单击“下一步”以继续。​ Configurations 配置 Documents 文档 Enable External script 启用外部脚本 Enable Python package management in database. 在数据库中启用 Python 包管理。 Enable R package management in database. 在数据库中启用 R 包管理。 Endpoints 终结点 Import model 导入模型 Install Machine Learning Dependencies 安装机器学习依赖项 Local path to a preexisting Python installation used by Machine Learning. 机器学习使用的预先存在的 Python 安装的本地路径。 Local path to a preexisting R installation used by Machine Learning. 机器学习使用的预先存在的 R 安装的本地路径。 Machine Learning 机器学习 Machine Learning 机器学习 Machine Learning Configurations 机器学习配置 Make prediction 进行预测 Manage external languages 管理外部语言 Manage models 管理模型 Manage packages in database 管理数据库中的包 Tasks 任务