问题标签 [sql-server-ml-services]

从 SQL Server 运行 Python 脚本时，我收到如下所示的错误。我已经安装了 ML 服务并将参数重新配置external scripts enabled 为 1。

这是安装在 Windows 10 上的 SQL Server Developer 版本。

消息 39111，级别 16，状态 1，过程 sp_execute_external_script，第 1 行 [批处理开始第 28 行]
SQL Server 机器学习服务最终用户许可协议 (EULA) 未被接受。

我怎么能接受？找不到任何信息。我发现只在 docker 容器上接受 EULA，但在这种情况下就不一样了。

以下脚本运行良好是小样本

我测试了8419条记录，结果还可以，如下：

但是，我的原始表有超过 500,000 条记录，由于以下错误，我无法运行。有人可以帮助找出问题所在吗？以及如何解决？

我正在编写一个简单的 Python 脚本，利用 SQL Server 中的 Python 机器学习服务功能。目标是我的 SQL 服务器可以使用 python 脚本 ping 外部 API 并将结果读入变量。

我已经成功构建了 GET 请求，我只是在努力将 API 的输出反馈到数据库中

到目前为止我所拥有的：

所以 print(data) 在 SSMS 中给了我以下输出：

但我不想打印它，我想将它读入 SQL。我真的不在乎它是怎么出来的，所以现在我只指定了一个名为“Col1”的列来保存输出，但我最终需要将“False”和“Invalid API key”加载到两个变量中我的 SQL Server 存储过程，以便我可以在下一步中使用这些值。如果我必须手动从 JSON 中解析出来，那我很好，但理想情况下，它们会在 SQL 输出中作为单独的列出现。

我尝试在各种排列中使用 r.json() 但我得到了很多不同的错误：

对于 SQL Server 机器学习，我知道我需要创建一个名为“OutputDataSet”的变量，并且需要属于“pandas 数据框”类型，因此我需要将“r”中保存的 JSON 数据转换为 pandas 数据框。然而，我在这方面尝试的一切都给了我神秘的错误代码

例如：

给出：“执行错误。”

或者

给出“AttributeError：‘str’对象没有属性‘values’”

将 JSON 转换为我没有得到的 DataFrame 的语法是什么？或者是否需要额外的步骤或库来将 Requests 库的输出转换为 Pandas 库可以接受的东西？

准确地说，我正在使用 SQL Server ML Services 2019，我正在使用 MxNet 库构建深度学习模型（训练图像）。它不断抛出这个错误模型训练开始。使用 GoDaddy 作为具有 4 个 CPU 内核和 8GB 内存的托管服务。

错误：

消息 39004，级别 16，状态 20，第 8 行在执行“sp_execute_external_script”期间发生“Python”脚本错误，HRESULT 为 0x80004004。消息 39019，级别 16，状态 2，第 8 行发生外部脚本错误：

运行 BxlServer 时出现无效的 BXL 流错误：捕获异常：BxlServer 和客户端之间通信时出错：0x000000e9

来自外部脚本的 STDOUT 消息：已建立连接

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“c:\jenkins\workspace\mxnet-tag\mxnet\src\storage./cpu_device_storage.h”，第 72 行 MXNetError: Failed to allocate CPU Memory

我有一个项目，我想在购物车中查找商品之间的关联规则。为此，我使用 Sql Server 中的 ML 服务（Python），并使用mlxtend库查找关联规则。但是问题我有的是该fpgrowth函数显然使用了大量内存，以至于它停止工作并给出错误。尽可能使用sql server进行数据预处理以提高效率。

部分代码：

蟒蛇代码：

错误：内存错误

项目中使用的工具：

有没有解决方案可以更有效地做到这一点并避免错误？