'{0}' is required for package management. Please make sure it is installed and set up correctly. 套件管理需要 '{0}'。請確定已正確安裝及設定。

... ...

Action 動作

Add new 新增

Are you sure you want to delete model '{0}? 確定要刪除 {0} 模型嗎?

Are you sure you want to install required packages? 您確定要安裝必要的套件嗎?

Azure ML workspace Azure ML 工作區

Azure Machine Learning Azure Machine Learning

Azure account Azure 帳戶

Azure models Azure 模型

Azure sign in or refresh account Azure 登入或重新整理帳戶

Azure subscription Azure 訂用帳戶

Cancel 取消

Cannot find Python executable '{0}'. Please make sure Python is installed and configured correctly 找不到 Python 可執行檔 '{0}'。請確定已正確安裝及設定 Python

Cannot find R executable '{0}'. Please make sure R is installed and configured correctly 找不到 R 可執行檔 '{0}'。請確定已正確安裝及設定 R

Click to review warning details 按一下以檢閱警告詳細資料

Close 關閉

Config 設定

Could not find the specified resource 找不到指定的資源

Create notebook 建立筆記本

Database 資料庫

Date created 建立日期

Date imported 匯入日期

Delete 刪除

Description 描述

Differences in data type 資料類型的差異

Disable 停用

Display name 顯示名稱

Downloading 正在下載

Downloading Model from Azure 正在從 Azure 下載模型

Edit 編輯

Edit model 編輯模型

Enable 啟用

Enabled 啟用

Enter model details 輸入模型詳細資料

Environment variables 環境變數

Error while downloading 下載時發生錯誤

Error: {0} 錯誤: {0}

Existing table 現有資料表

Extension file Name 延伸模組檔案名稱

External Execute Script 外部執行指令碼

External script configuration is required for this action. 此動作需要外部指令碼設定。

External script is required for package management. Are you sure you want to enable that. 套件管理需要外部指令碼。您確定要啟用。

Failed to complete task '{0}'. Error: {1} 無法完成工作 '{0}'。錯誤: {1}

Failed to enable External script. 無法啟用外部指令碼。

Failed to get installed python packages. Error: {0} 無法取得已安裝的 Python 套件。錯誤: {0}

Failed to install language 無法安裝語言

Failed to load model parameters' 無法載入模型參數

Failed to modify Machine Learning Services configurations 無法修改機器學習服務設定

Failed to register the model: {0} ,file: {1} 無法註冊模型: {0}，檔案: {1}

Failed to update language 無法更新語言

Failed to update the model 無法更新模型

File FILE

File Browser 檔案瀏覽器

File paths of the models to import 要匯入之模型的檔案路徑

File upload 檔案上傳

Filter 篩選

Framework 架構

Framework version 架構版本

Generate a predicted value or scores using a managed model 使用受控模型產生預測值或分數

Get started with Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instances. 開始使用 Azure SQL 受控執行個體中的機器學習服務。

Get started with Machine Learning Services on SQL Server and how to install it on Windows and Linux. 開始使用 SQL Server 上的機器學習服務，以及如何將其安裝在 Windows 和 Linux 上。

Get started with machine learning in Azure SQL Database Edge 開始使用 Azure SQL Database Edge 中的機器學習

Import 匯入

Import from Azure Machine Learning 從 Azure Machine Learning 匯入

Import models 匯入模型

Import or view machine learning models stored in database 匯入或檢視儲存在資料庫中的機器學習模型

Import or view models 匯入或檢視模型

Imported models 匯入的模型

Install 安裝

Install the Microsoft ODBC driver for SQL Server 安裝 Microsoft ODBC Driver for SQL Server

Installed 已安裝

Installing dependencies ... 正在安裝相依性 ...

Installing required packages ... 正在安裝必要套件 ...

Invalid Azure resource Azure 資源無效

Invalid model id. model url: {0} 模型識別碼無效。模型 URL: {0}

Invalid model to predict 要預測的模型無效

Invalid model to register 要註冊的模型無效

Invalid table for importing models. database name: {0} ,table name: {1} 資料表無效，無法匯入模型。資料庫名稱: {0}，資料表名稱: {1}

Invalid table structure! 資料表結構無效！

Language extension location 語言延伸模組位置

Language extension path 語言延伸模組路徑

Languages 語言

Latest 最新

Learn how to use Machine Learning extension in Azure Data Studio, to manage packages, make predictions, and import models. 了解如何使用 Azure Data Studio 中的 Machine Learning 延伸模組來管理套件、進行預測及匯入模型。

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 上使用機器學習，對關聯式資料執行 Python 及 R 指令碼。

Learn more 深入了解

Learn more. 深入了解。

Local models 本機模型

MSSQL extension is not loaded 未載入 MSSQL 延伸模組

Machine Learning 機器學習

Machine Learning Services Enabled 已啟用機器學習服務

Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance Azure SQL 受控執行個體中的機器學習服務

Machine Learning extension in Azure Data Studio Azure Data Studio 中的 Machine Learning 延伸模組

Machine Learning for SQL databases SQL 資料庫的機器學習

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. 機器學習模型可以儲存在一或多個資料庫及資料表中。請選取模型資料庫及資料表，以查看其中的模型。

Machine learning and AI with ONNX in SQL Database Edge Preview 在 SQL Database Edge 預覽中使用 ONNX 的機器學習及 AI

Make predictions 進行預測

Map source data to model 將來源資料對應至模型

Model Input mapping 模型輸入對應

Model doesn't have any artifact. model url: {0} 模型沒有任何成品。模型 URL: {0}

Model failed to register 模型無法註冊

Model input 模型輸入

Model name is required. 需要模型名稱。

Model output 模型輸出

Model registered successfully 已成功註冊模型

Model updated successfully 已成功更新模型

Models 模型

Name 名稱

New table 新增資料表

No 否

No Result returned 未傳回任何結果

No connection selected 未選取連線

No models found 找不到模型

No models found 找不到任何模型

Not supported event args 不支援的事件引數

Notebook extension is not loaded 未載入筆記本延伸模組

OK 確定

ONNX runtime is not supported in current server 目前的伺服器不支援 ONNX 執行階段

Package info request failed with error: {0} {1} 套件資訊要求失敗。錯誤: {0} {1}

Package management is not supported for the server. Make sure you have Python or R installed. 伺服器不支援套件管理。請確定您已安裝 Python 或 R。

Parameters 參數

Platform 平台

Please select a valid model 請選取有效的模型

Please select a valid table 請選取有效的資料表

Please select at least one model to import. 請至少選取一個要匯入的模型。

Please select valid source table and model parameters 請選取有效的來源資料表和模型參數

Predict 預測

Python Python

Python executable is not configured 未設定 Python 可執行檔

R R

R executable is not configured 未設定 R 可執行檔

Required packages are already installed. 已安裝必要的套件。

Resource group 資源群組

Run experiments and create models in a notebook 在筆記本中執行實驗並建立模型

SQL Server Machine Learning Services (Python and R) SQL Server 機器學習服務 (Python 和 R)

SQL machine learning documentation SQL 機器學習文件

Save 儲存

Select Database 選取資料庫

Select a database to store the new model. 選取要儲存新模型的資料庫。

Select a database where existing / imported models are stored. 選取已儲存現有/匯入模型的資料庫。

Select a model table to view the list of existing / imported models. 選取模型資料表以檢視現有/匯入模型的清單。

Select an existing table that conforms the model schema or create a new one to store the imported model. 選取符合模型結構描述的現有資料表，或建立新的資料表來儲存匯入的模型。

Select another Azure ML workspace 選取其他 Azure ML 工作區

Select another database or table 選取另一個資料庫或資料表

Select column... 選取資料行...

Select database 選取資料庫

Select database with models 選取有模型的資料庫

Select imported model 選取匯入的模型

Select model source type 選取模型來源類型

Select models table 選取模型資料表

Select or enter the location to import the models to 選取或輸入要將模型匯入的位置

Select table 選取資料表

Select tables with models 選取有模型的資料表

Select the database containing the dataset to apply the prediction. 選取包含要套用預測之資料集的資料庫。

Select the table containing the dataset to apply the prediction. 選取包含要套用預測之資料集的資料表。

Selected Path 選取的路徑

Show less 顯示較少

Show more 顯示較多

Showing {0} model(s) 顯示 {0} 模型

Source columns 來源資料行

Source database 來源資料庫

Source files 來源檔案

Source location 來源位置

Source table 來源資料表

Table 資料表

Table meets requirements! 資料表符合需求!

Table schema is not supported for model import. Database name: {0}, table name: {1}. 模型匯入不支援資料表結構描述。資料庫名稱: {0}，資料表名稱: {1}。

Target 目標

The data type of output column does not match the output field’s type. 輸出資料行的資料類型不符合輸出欄位的類型。

The data type of the source table column does not match the required input field’s type. 來源資料表資料行的資料類型與必要的輸入欄位類型不相符。

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 無法載入延伸模組，因為它與筆記本延伸模組有相依性。請查看筆記本延伸模組的輸出記錄以取得更多詳細資料

The following Python packages are required to install: {0} 需要下列 Python 套件才能安裝: {0}

The following R packages are required to install: {0} 需要下列 R 套件才能安裝: {0}

The models are stored in one or more databases and tables. Select the model database and table to view models in them. 模型儲存在一或多個資料庫及資料表中。請選取模型資料庫及資料表，以查看其中的模型。

The required packages are not installed 未安裝所需的套件

This document explains how to install the Microsoft ODBC Driver for SQL Server. 此文件說明如何安裝 Microsoft ODBC Driver for SQL Server。

Type 類型

Upload model file 上傳模型檔

Useful links 實用連結

Verifying model management dependencies 正在驗證模型管理相依性

Verifying package management dependencies 正在驗證套件管理相依性

Version 版本

Video tutorials 影片教學課程

View and import models 檢視和匯入模型

Yes 是

localhost localhost

unsupported 不支援

‘Azure Machine Learning’ is selected. This allows you to choose from models stored in Azure Machine Learning workspaces. Click ‘Next’ to continue. 已選取‘Azure Machine Learning’。這可讓您從儲存在 Azure Machine Learning 工作區的模型中選擇。點擊 [下一步] 以繼續。

‘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. 已選取‘Azure Machine Learning’。這可讓您匯入儲存在此 SQL 執行個體中模型資料庫 Azure Machine Learning 工作區中的模型。點擊 [下一步] 以繼續。

‘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. 已選取 [檔案上傳]。這可讓您將本機電腦中的模型檔案匯入此 SQL 執行個體中的模型資料庫。按一下 [下一步] 以繼續。

‘File Upload’ is selected. This allows you to upload a model file from your local machine. Click ‘Next’ to continue. 已選取 [檔案上傳]。這可讓您從本機電腦上傳模型檔案。按一下 [下一步] 以繼續。

‘Imported Models’ is selected. This allows you to choose from models stored in a model table in your database. Click ‘Next’ to continue. 已選取 [匯入的模型]。這可讓您從儲存在資料庫之模型資料表中的模型中選擇。按一下 [下一步] 以繼續。

Configurations 設定

Documents 文件

Enable External script 啟用外部指令碼

Enable Python package management in database. 在資料庫中啟用 Python 套件管理。

Enable R package management in database. 在資料庫中啟用 R 套件管理。

Endpoints 端點

Import model 匯入模型

Install Machine Learning Dependencies 安裝機器學習依存性

Local path to a preexisting Python installation used by Machine Learning. 機器學習所使用之現有 Python 安裝的本機路徑。

Local path to a preexisting R installation used by Machine Learning. 機器學習所使用之現有 R 安裝的本機路徑。

Machine Learning 機器學習

Machine Learning Configurations 機器學習設定

Make prediction 進行預測

Manage external languages 管理外部語言

Manage models 管理模型

Manage packages in database 管理資料庫中的套件

Tasks 工作