Конфигурации MindsDB
Аутентификация
Чтобы успешно подключить dbt к MindsDB, вам потребуется предоставить следующую конфигурацию из экземпляра MindsDB.
| Loading table... |
Использование
Создайте проект dbt, выберите mindsdb в качестве базы данных и настройте подключение. Убедитесь, что ваше подключение работает, с помощью dbt debug.
dbt init <project_name>
Чтобы создать предсказатель, создайте модель dbt с материализацией "predictor". Имя модели будет именем предсказателя.
Параметры:
integration- имя используемой интеграции для получения данных и сохранения результата. Должна быть создана в mindsdb заранее с использованием синтаксисаCREATE DATABASE.predict- поле для предсказанияpredict_alias[необязательно] - псевдоним для предсказанного поляusing[необязательно] - параметры для настройки обученной модели
-- my_first_model.sql
{{
config(
materialized='predictor',
integration='photorep',
predict='name',
predict_alias='name',
using={
'encoders.location.module': 'CategoricalAutoEncoder',
'encoders.rental_price.module': 'NumericEncoder'
}
)
}}
select * from stores
Чтобы применить предсказатель, добавьте модель dbt с материализацией "table". Она создаёт или заменяет таблицу в выбранной интеграции с результатами предсказателя. Имя модели используется как имя таблицы для хранения результатов предсказания. Если вам нужно указать схему, вы можете сделать это с помощью разделителя точка: schema_name.table_name.sql
Параметры
predictor_name- имя предсказателя. Он должен быть создан в mindsdb.integration- имя используемой интеграции для получения данных и сохранения результата. Должна быть создана в mindsdb заранее с использованием синтаксисаCREATE DATABASE.
{{ config(materialized='table', predictor_name='TEST_PREDICTOR_NAME', integration='photorep') }}
select a, bc from ddd where name > latest