Machine Learning Машинное обучение Machine Learning Машинное обучение Tasks Задачи Documents Документы Configurations Конфигурации Endpoints Конечные точки Manage packages in database Управление пакетами в базе данных Manage external languages Управление внешними языками Make prediction Создать прогноз Manage models Управление моделями Import model Импортировать модель Machine Learning Configurations Конфигурации Машинного обучения Local path to a preexisting Python installation used by Machine Learning. Локальный путь к существующей установке Python, используемой Машинным обучением. Enable Python package management in database. Включите управление пакетами Python в базе данных. Enable R package management in database. Включите управление пакетами R в базе данных. Local path to a preexisting R installation used by Machine Learning. Локальный путь к существующей установке R, используемой Машинным обучением. Install Machine Learning Dependencies Установить зависимости Машинного обучения Enable External script Включить внешний сценарий Yes Да No Нет Package management is not supported for the server. Make sure you have Python or R installed. Управление пакетами не поддерживается для этого сервера. Убедитесь, что на компьютере установлен Python или R. 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 Не удалось загрузить расширение из-за его зависимости от расширения записной книжки. Дополнительные сведения см. в выходном журнале для расширения записной книжки '{0}' is required for package management. Please make sure it is installed and set up correctly. Для управления пакетами требуется "{0}". Проверьте, что проведена установка и правильная настройка. Failed to complete task '{0}'. Error: {1} Не удалось выполнить задачу "{0}". Ошибка: {1} Cannot find Python executable '{0}'. Please make sure Python is installed and configured correctly Не удается найти исполняемый файл Python "{0}". Убедитесь, что Python правильно установлен и настроен. Cannot find R executable '{0}'. Please make sure R is installed and configured correctly Не удается найти исполняемый файл R "{0}". Убедитесь, что R правильно установлен и настроен. Verifying package management dependencies Проверка зависимостей управления пакетами Verifying model management dependencies Проверка зависимостей управления моделями No Result returned Результаты не возвращены The required packages are not installed Требуемые пакеты не установлены External script is required for package management. Are you sure you want to enable that. Для управления пакетами требуется внешний скрипт. Вы действительно хотите включить этот пункт. Failed to enable External script. Не удалось включить внешний сценарий. External script configuration is required for this action. Для этого действия требуется конфигурация внешнего скрипта. Are you sure you want to install required packages? Вы действительно хотите установить необходимые пакеты? The following Python packages are required to install: {0} Для установки требуются следующие пакеты Python: {0} The following R packages are required to install: {0} Для установки требуются следующие пакеты R: {0} Are you sure you want to delete model '{0}? Действительно удалить модель '{0}? Installing required packages ... Устанавливаются обязательные пакеты... Required packages are already installed. Обязательные пакеты уже установлены. Failed to get installed python packages. Error: {0} Не удалось установить пакеты Python. Ошибка: {0} No connection selected Подключение не выбрано Notebook extension is not loaded Расширение записной книжки не загружено MSSQL extension is not loaded Расширение MSSQL не загружено Machine Learning Services Enabled Службы машинного обучения включены Failed to modify Machine Learning Services configurations Не удалось изменить конфигурации Службы машинного обучения Enable Включить Disable Отключить Config Конфигурация Enabled Включено Action Действие External Execute Script Внешний скрипт выполнения Python Python R R Error while downloading Ошибка при скачивании Invalid model id. model url: {0} Недопустимый ИД модели. URL-адрес модели: {0} Model doesn't have any artifact. model url: {0} Модель не имеет артефактов. URL-адрес модели: {0} Downloading Идет скачивание Python executable is not configured Исполняемый файл Python не настроен R executable is not configured Исполняемый файл R не настроен Installing dependencies ... Установка зависимостей... Could not find the specified resource Не удалось найти указанный ресурс Latest Последняя Package info request failed with error: {0} {1} Запрос сведений о пакете завершился с ошибкой: {0} {1} Error: {0} Ошибка: {0} Not supported event args Аргументы события не поддерживаются Installed Установлено Installed Установлено Platform Платформа Delete Удалить Edit Изменить Install Установить Cancel Отмена Close Закрыть OK ОК Save Сохранить Name Имя Add new Добавить новый File Browser Браузер файлов Languages Языки Target Целевой объект localhost localhost Language extension path Путь к расширению языка Language extension location Расположение расширения языка Extension file Name Имя расширения файла Environment variables Переменные окружения Parameters Параметры Selected Path Выбранный путь Failed to install language Не удается установить язык Failed to update language Не удалось обновить язык Failed to update the model Не удалось обновить модель No models found Модели не найдены Select table Выберите таблицу Select Database Выберите базу данных No models found Модели не найдены. Select another Azure ML workspace Выберите другую рабочую область Azure ML Select another database or table Выберите другую базу данных или таблицу Database База данных Select a database to store the new model. Выберите базу данных, в которой будет хранится новая модель. Select an existing table that conforms the model schema or create a new one to store the imported model. Выберите существующую таблицу, соответствующую схеме модели, или создайте новую, чтобы сохранить импортированную модель. Table Таблица Select a model table to view the list of existing / imported models. Выберите таблицу моделей, чтобы просмотреть список существующих или импортированных моделей. Select a database where existing / imported models are stored. Выберите базу данных, в которой хранятся существующие или импортированные модели. Existing table Существующая таблица New table Создать таблицу Name Имя File Файл Description Описание Date created Дата создания Date imported Дата импорта Framework Платформа Framework version Версия платформы Version Версия ... ... Azure account Учетная запись Azure Azure sign in or refresh account Учетная запись входа или обновления Azure Source database База данных-источник Select the database containing the dataset to apply the prediction. Выберите базу данных, содержащую набор данных для применения прогноза. Source table Исходная таблица Select the table containing the dataset to apply the prediction. Выберите таблицу, содержащую набор данных для применения прогноза. Model Input mapping Сопоставление входных данных модели Model output Выходные данные модели Source columns Исходные столбцы Type Тип Display name Отображаемое имя Model input Входные данные модели Select column... Выбрать столбец... Select database with models Выберите базу данных с моделями Select tables with models Выбор таблиц с моделями Select database Выберите базу данных Select table Выберите таблицу Name Имя Azure subscription Подписка Azure Resource group Группа ресурсов Azure ML workspace Рабочая область машинного обучения Azure Filter Фильтр Models Модели Azure models Модели Azure Local models Локальные модели Source location Исходное расположение Select model source type Выберите тип источника модели ‘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.​ Выбрано "Отправка файла". Это позволяет импортировать файл модели с локального компьютера в базу данных модели в этом экземпляре SQL. Нажмите "Далее", чтобы продолжить.​ ‘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.​​ Выбрано "Машинное обучение Azure". С его помощью вы можете импортировать модели, хранящиеся в рабочих областях "Машинного обучения Azure" в базе данных модели в этом экземпляре SQL. Нажмите кнопку "Далее", чтобы продолжить.​​ ‘File Upload’ is selected. This allows you to upload a model file from your local machine. Click ‘Next’ to continue.​​ Выбрано "Отправка файла". Это позволит отправить файл модели с локального компьютера. Нажмите "Далее", чтобы продолжить.​​ ‘Imported Models’ is selected. This allows you to choose from models stored in a model table in your database. Click ‘Next’ to continue.​ Выбрано "Импортированные модели". Это позволяет выбирать из моделей, хранящихся в таблице моделей из базы данных. Нажмите "Далее", чтобы продолжить.​ ‘Azure Machine Learning’ is selected. This allows you to choose from models stored in Azure Machine Learning workspaces. Click ‘Next’ to continue.​ Выбрано "Машинное обучение Azure". С его помощью вы можете выбрать модели, хранящиеся в рабочих областях "Машинного обучения Azure". Нажмите кнопку "Далее", чтобы продолжить.​ Select or enter the location to import the models to Выберите или введите расположение для импорта моделей в Map source data to model Сопоставление исходных данных с моделью Enter model details Введите сведения о модели Source files Исходные файлы File paths of the models to import Пути к файлам моделей для импорта ONNX runtime is not supported in current server Среда выполнения ONNX не поддерживается на текущем сервере Models Модели Import Импортировать Predict Прогноз Import models Модели импорта View and import models Просмотр и импорт моделей 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. Модели машинного обучения можно хранить в одной или нескольких базах данных и таблицах. Выберите базу данных модели и таблицу для просмотра моделей в них. The models are stored in one or more databases and tables. Select the model database and table to view models in them. Модели хранятся в одной или нескольких базах данных и таблицах. Выберите базу данных модели и таблицу для просмотра моделей в них. Learn more. Дополнительные сведения. Import or view models Импорт и просмотр моделей Edit model Изменить модель Import or view machine learning models stored in database Импорт или просмотр моделей машинного обучения, хранящихся в базе данных Make predictions Создать прогнозы Generate a predicted value or scores using a managed model Создание прогнозного значения или оценок с помощью управляемой модели Create notebook Создать записную книжку Run experiments and create models in a notebook Запуск экспериментов и создание моделей в записной книжке Model registered successfully Модель зарегистрирована Model updated successfully Модель обновлена Model failed to register Не удалось зарегистрировать модель File upload Отправка файла Upload model file Отправка файла модели Azure Machine Learning Машинное обучение Azure Import from Azure Machine Learning Импорт из "Машинного обучения Azure" Select imported model Выбор импортированной модели Imported models Импортированные модели Downloading Model from Azure Скачивание модели из Azure Invalid Azure resource Недопустимый ресурс Azure Invalid model to register Недопустимая модель для регистрации Invalid model to predict Недопустимая модель для прогнозирования Please select valid source table and model parameters Выберите допустимые параметры исходной таблицы и модели Please select a valid model Выберите допустимую модель Please select a valid table Выберите допустимую таблицу Click to review warning details Щелкните, чтобы просмотреть подробности предупреждения Differences in data type Различия в типе данных The data type of the source table column does not match the required input field’s type. Тип данных столбца исходной таблицы не совпадает с требуемым типом поля ввода. The data type of output column does not match the output field’s type. Тип данных выходного столбца не соответствует типу поля выходных данных. Model name is required. Требуется указать имя модели. Please select at least one model to import. Выберите хотя бы одну модель для импорта. Failed to update the model Не удалось обновить модель Table meets requirements! Таблица соответствует требованиям! Select models table Выберите таблицу моделей Invalid table structure! Недопустимая структура таблицы! Failed to register the model: {0} ,file: {1} Не удалось зарегистрировать модель: {0}, файл: {1} Invalid table for importing models. database name: {0} ,table name: {1} Недопустимая таблица для импорта моделей. Имя базы данных: {0}, имя таблицы: {1} Table schema is not supported for model import. Database name: {0}, table name: {1}. Схема таблицы не поддерживается для импорта модели. Имя базы данных: {0}, имя таблицы: {1}. Failed to load model parameters' Не удалось загрузить параметры модели unsupported не поддерживается Machine Learning Машинное обучение Machine Learning for SQL databases Машинное обучение для баз данных SQL Useful links Полезные ссылки Video tutorials Видеоучебники Show more Показать больше Show less Показать меньше Learn more Дополнительные сведения SQL machine learning documentation Документация по машинному обучению SQL Machine Learning extension in Azure Data Studio Расширение Машинного обучение в Azure Data Studio Learn how to use Machine Learning extension in Azure Data Studio, to manage packages, make predictions, and import models. Узнайте, как использовать расширение Машинного обучения в Azure Data Studio, чтобы управлять пакетами, создавать прогнозы и импортировать модели. Learn how to use machine learning in SQL Server and SQL on Azure, to run Python and R scripts on relational data. Узнайте, как использовать машинное обучение в SQL Server и SQL в Azure для выполнения сценариев Python и R для реляционных данных. SQL Server Machine Learning Services (Python and R) Службы машинного обучения SQL Server (Python и R) Get started with Machine Learning Services on SQL Server and how to install it on Windows and Linux. Начните работу со Службами машинного обучения на SQL Server и узнайте, как установить их в Windows и Linux. Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance Службы машинного обучения в управляемом экземпляре SQL Azure Get started with Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instances. Начните работу со Службами машинного обучения в управляемых экземплярах SQL Azure. Install the Microsoft ODBC driver for SQL Server Установка Microsoft ODBC Driver for SQL Server This document explains how to install the Microsoft ODBC Driver for SQL Server. В этом документе объясняется, как установить Microsoft ODBC Driver for SQL Server. Machine learning and AI with ONNX in SQL Database Edge Preview Машинное обучение и ИИ с ONNX в предварительной версии базы данных SQL для пограничных вычислений Get started with machine learning in Azure SQL Database Edge Начало работы с машинным обучением в базе данных SQL Azure для пограничных вычислений Showing {0} model(s) Отображение моделей: {0}