5月6日，蚂蚁金服副 CTO 胡喜正式宣布开源机器学习工具 SQLFlow：“未来三年，AI 能力会成为每一位技术人员的基本能力。我们希望通过开源 SQLFlow，降低人工智能应用的技术门槛，让技术人员调用 AI 像 SQL 一样简单。”
目前，SQLFlow已经在GitHub上获得1636个Star，236个Fork。(GitHub地址：https://github.com/sql-machine-learning/sqlflow)
SQLFlow 的目标是将 SQL 引擎和 AI 引擎连接起来，让用户仅需几行 SQL 代码就能描述整个应用或者产品背后的数据流和 AI 构造。其中所涉及的 SQL 引擎包括 MySQL、Oracle、Hive、SparkSQL、Flink 等支持用 SQL 或其某个变种语言描述数据，以及描述对数据的操作的系统。而这里所指的 AI 引擎包括 TensorFlow、PyTorch 等深度学习系统，也包括 XGBoost、LibLinear、LibSVM 等传统机器学习系统。
从 SQL 到机器学习
SQLFlow 可以看作一个翻译器，它把扩展语法的 SQL 程序翻译成一个被称为 submitter 的程序，然后执行。 SQLFlow 提供一个抽象层，把各种 SQL 引擎抽象成一样的。SQLFlow 还提供一个可扩展的机制，使得大家可以插入各种翻译机制，得到基于不同 AI 引擎的 submitter 程序。
SQLFlow 对 SQL 语法的扩展意图很简单：在 SELECT 语句后面，加上一个扩展语法的 TRAIN 从句，即可实现 AI 模型的训练。或者加上一个 PREDICT 从句即可实现用现有模型做预测。这样的设计大大简化了数据分析师的学习路径。
此外，SQLFlow 也提供一些基本功能，可以供各种 submitter 翻译插件使用，用来根据数据的特点，推导如何自动地把数据转换成 features。这样用户就不需要在 TRAIN 从句里描述这个转换。
以上这些设计意图在 SQLFlow 的开源代码中都有体现。当然，SQLFlow 开发时间还比较短，仍然存在很多做的不够细致的地方。蚂蚁金服将其开源的另一个目的，就是希望能够和各个 SQL 引擎团队和各个 AI 团队一起打造这座横跨数据和 AI 的桥梁。
以下是使用样本数据Iris.train 训练Tensorflow DNNClassifer模型，并使用训练模型运行预测的示例。你可以看到使用SQL编写一些优雅的ML代码有多酷：
- sqlflow> SELECT *
- FROM iris.train
- TRAIN DNNClassifier
- WITH n_classes = 3, hidden_units = [10, 20]
- COLUMN sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width
- LABEL class
- INTO sqlflow_models.my_dnn_model;
- ...
- Training set accuracy: 0.96721
- Done training
- sqlflow> SELECT *
- FROM iris.test
- PREDICT iris.predict.class
- USING sqlflow_models.my_dnn_model;
- ...
- Done predicting. Predict table : iris.predict
- ...
- Training set accuracy: 0.96721
- Done training
