astore

extract

##deeplearning ##set_astore

Description

L'action astoreFichier binaire compact contenant la logique d'un modèle entraîné (analytique de score). Il permet de déployer et d'exécuter des modèles complexes de manière portable et ultra-rapide dans SAS Viya..extract est l'outil de précision pour les amateurs de modèles open-source. Elle permet d'extraire spécifiquement un blob au format ONNX (Open Neural Network ExchangeFormat standard ouvert facilitant l'interopérabilité des modèles de ML : permet d'entraîner un modèle dans un framework (PyTorch, TensorFlow) et de l'exécuter efficacement dans SAS Viya.) qui aurait été préalablement sauvegardé dans un magasin analytique (Analytic StoreFormat binaire (ASTORE) sauvegardant l'état d'un modèle de Machine Learning entraîné dans SAS Viya pour permettre son déploiement et son exécution rapide sur de nouvelles données.) distant. C'est un peu comme ouvrir un coffre-fort SAS pour y récupérer un trésor standardisé utilisable ailleurs. Notez que cette action est particulièrement utile dans les flux de travail hybrides impliquant du Deep LearningSous-ensemble du Machine Learning basé sur des réseaux de neurones artificiels profonds. Il excelle dans l'extraction automatique de motifs complexes depuis des données brutes (images, texte, son)..

Syntaxe Officielle
proc cas;
astore.extract /
rstore={caslib="nom_caslib", name="nom_table_astore", whereTable={...}}
;
run;

Paramètres Clés

Nom du paramètre Description
rstore Indique la table binaire CAS qui contient le magasin analytique (astore). Ce paramètre est obligatoire car on ne peut pas extraire quelque chose du néant !
caslib Spécifie la caslib où se trouve la table d'entrée. Si vous ne le précisez pas, SAS utilisera la caslib active par défaut.
name Le nom technique de la table chargée en mémoire CAS contenant le modèle.
whereTable Permet de spécifier une table d'entrée dont les lignes serviront de filtre (clause WHERE) pour l'opération d'extraction.

Préparation des données

Préparation d'un magasin analytique ONNX

Pour extraire un blob ONNX, il faut d'abord une table contenant un astore valide. Voici comment charger un modèle existant.

1PROC CAS;
2 TABLE.loadTable / path="mon_modele_onnx.sashdat", caslib="Public", casOut={name="modele_astore", replace=True};
3RUN;

Exemples d'utilisation

Extraction basique

Extraction du blob ONNX à partir d'une table astore nommée 'modele_astore'.

1PROC CAS;
2 astore.extract / rstore="modele_astore";
3RUN;
Résultat Attendu :
Le blob ONNX est extrait et les informations sur le modèle sont affichées dans les résultats CAS.
Extraction avec spécification de caslib et filtrage

Ce code montre comment extraire un blob en pointant précisément sur une caslib 'ModelLib' et en appliquant un filtre optionnel.

1PROC CAS;
2 astore.extract /
3 rstore={caslib="ModelLib", name="deep_learning_model", whereTable={name="filter_data", where="id > 10"}};
4RUN;
Résultat Attendu :
Extraction ciblée du blob ONNX avec application préalable des filtres définis dans la table de référence.