Instalación de SQL Server Machine Learning Services (Python y R) en Windows

Aplicable a: SQL Server 2016 (13.x) SQL Server 2017 (14.x) SQL Server 2019 (15.x)

En este artículo se muestra cómo instalar SQL Server Machine Learning Services en Windows. Puede usar Machine Learning Services para ejecutar scripts de Python y R en la base de datos.

referencia de versión de Python y R

En la tabla siguiente se muestran las versiones de tiempo de ejecución de Python y R incluidas con cada versión de SQL Server. Use esta tabla para determinar qué versiones de idioma están disponibles para la instancia de SQL Server.

Para obtener más información sobre todas las versiones compatibles, consulte ¿Qué es SQL Server Machine Learning Services?

Lista de comprobación de preinstalación

• Se necesita una instancia del motor de base de datos. No puede instalar solo Python o características de R, aunque puede agregarlas de forma incremental a una instancia independiente existente.

• Para la continuidad empresarial, se admiten Always En grupos de disponibilidad para Machine Learning Services. Instale Machine Learning Services y configure paquetes en cada nodo.

• No se admite la instalación de Machine Learning Services en una instancia de clúster de conmutación por error Always On en SQL Server 2017. Se admite con SQL Server 2019 y versiones posteriores. Debe instalar los Servicios de Machine Learning durante la instalación, y no se pueden agregar características a una instancia ya existente del clúster de conmutación por error una vez que se ha instalado.

• No instale Machine Learning Services en un controlador de dominio. Se producirá un error en la parte Machine Learning Services del programa de instalación.

• No instale Características compartidas>Machine Learning Server (independiente) en el mismo equipo que ejecuta una instancia de base de datos. Un servidor independiente competirá por los mismos recursos y reducirá el rendimiento de ambas instalaciones.

• Se admite la instalación en paralelo con otras versiones de Python y R, pero no se recomienda. Se admite porque la instancia de SQL Server usa sus propias copias de las distribuciones de R y Anaconda de código abierto. No se recomienda porque la ejecución de código que usa Python y R en un equipo fuera de SQL Server puede provocar problemas:

  • El uso de una biblioteca diferente y archivos ejecutables diferentes creará resultados que son incoherentes con lo que se ejecuta en SQL Server.
  • SQL Server no puede administrar scripts de R y Python que se ejecutan en bibliotecas externas, lo que conduce a la contención de recursos.

Obtener los medios de instalación

La ubicación de descarga de SQL Server depende de la edición:

• SQL Server ediciones Enterprise, Standard y Express. Estas ediciones tienen licencia para su uso en producción. En el caso de las ediciones Enterprise y Standard, póngase en contacto con su proveedor de software para obtener los soportes de instalación. Encontrará información sobre la adquisición y un directorio de asociados de Microsoft en el sitio web de adquisición de Microsoft.

• Edición gratuita más reciente.

Ejecución de la configuración

En las instalaciones locales debe ejecutar el programa de instalación como administrador. Si instala SQL Server desde un recurso compartido remoto, debe usar una cuenta de dominio que tenga permisos de lectura y ejecución en el recurso compartido remoto.

1. Inicie el asistente de configuración para SQL Server.

2. En la pestaña Installation, seleccione Nuevo SQL Server instalación independiente o agregue características a una instalación existente.

   

   

3. En la página Selección de características , seleccione estas opciones:

   • Database Engine Services

     Para usar R y Python con SQL Server, debe instalar una instancia del motor de base de datos. Puede usar una instancia predeterminada o una instancia con nombre.

   • Machine Learning Services (In-Database)

     Esta opción instala los servicios de base de datos que admiten la ejecución de scripts de R y Python.

   • Database Engine Services

     Para usar R o Python con SQL Server, debe instalar una instancia del motor de base de datos. Puede usar una instancia predeterminada o una instancia con nombre.

   • Machine Learning Services and Language Extension

     Esta opción instala los servicios de base de datos que admiten la ejecución de scripts de R y Python.

   • R

     Seleccione esta opción para agregar los paquetes de Microsoft R, el intérprete y R de código abierto.

   • Python

     Seleccione esta opción para agregar los paquetes de Microsoft Python, el archivo ejecutable Python y seleccionar bibliotecas de la distribución de Anaconda. Para la versión específica de Python incluida con tu versión de SQL Server, consulta Referencia de versiones de Python y R.

   Para obtener información sobre cómo instalar y usar Java, consulte Install SQL Server Java Language Extension on Windows.

   

   

   Nota

   No seleccione la opción Machine Learning Server (independiente) en Características compartidas. Esa opción está pensada para su uso en un equipo independiente.

Establecimiento de variables de entorno

Solo de cara a la integración de características de R, conviene establecer la variable de entorno MKL_CBWR para garantizar una salida coherente de los cálculos de la biblioteca Math Kernel Library (MKL) de Intel:

1. En Control Panel, seleccione System and Security>System>Advanced System Settings>Environment Variables.

2. Cree un usuario o una variable del sistema:

   • Establezca el nombre de la variable en MKL_CBWR.
   • Establezca el valor de la variable en AUTO.

Este paso requiere el reinicio del servidor. Si va a habilitar la ejecución de scripts, puede posponer el reinicio hasta que se realice todo el trabajo de configuración.

Habilitación de la ejecución de scripts

1. Use SQL Server Management Studio (SSMS) para conectarse a la instancia en la que instaló SQL Server Machine Learning Services.

2. Seleccione Nueva consulta para abrir una ventana de consulta y, luego, ejecute el comando siguiente:

   EXEC sp_configure
   

3. El valor de la propiedad external scripts enabled debería ser 0 en este momento. La característica está desactivada de forma predeterminada. Para activarlo para que pueda ejecutar scripts de R o Python, ejecute la siguiente instrucción:

   EXEC sp_configure  'external scripts enabled', 1
   RECONFIGURE WITH OVERRIDE
   

   Si ya ha habilitado la característica para el lenguaje R, no es necesario ejecutar RECONFIGURE una segunda vez para Python. La plataforma de extensibilidad subyacente admite ambos lenguajes.

Reinicie el servicio.

Después de que la instalación se haya completado, reinicie el motor de base de datos. Al reiniciar el servicio también se reinicia automáticamente el servicio SQL Server Launchpad relacionado.

Puede reiniciar el servicio mediante cualquiera de estos métodos:

• Haga clic con el botón derecho en la instancia en Object Explorer de SSMS y seleccione Restart.
• Elemento Services Microsoft Management Console (MMC) en Control Panel
• SQL Server Configuration Manager

Comprobar la instalación

Haga lo siguiente para comprobar que se están ejecutando todos los componentes que se usan para iniciar los scripts externos:

1. En SQL Server Management Studio, abra una nueva ventana de consulta y ejecute el siguiente comando:

   EXECUTE sp_configure  'external scripts enabled'
   

   run_value se establece en 1.

2. Abra el elemento Services del panel de control o el SQL Server Configuration Manager y compruebe que el servicio SQL Server Launchpad está en ejecución. Debe tener un servicio para cada instancia del motor de base de datos que tenga R o Python instalado. Para obtener más información sobre el servicio, consulte Extensibility architecture in SQL Server Machine Learning Services.

3. Si Launchpad se está ejecutando, puede ejecutar scripts de Python y R sencillos para comprobar que los entornos de ejecución de scripting externos pueden comunicarse con SQL Server.

   Abra una nueva ventana Query en SQL Server Management Studio y ejecute un script como:

   • Para R:

     EXEC sp_execute_external_script  @language =N'R',
     @script=N'
     OutputDataSet <- InputDataSet;
     ',
     @input_data_1 =N'SELECT 1 AS hello'
     WITH RESULT SETS (([hello] int not null));
     GO
     

   • Para Python:

     EXEC sp_execute_external_script  @language =N'Python',
     @script=N'
     OutputDataSet = InputDataSet;
     ',
     @input_data_1 =N'SELECT 1 AS hello'
     WITH RESULT SETS (([hello] int not null));
     GO
     

   La primera vez que se carga el tiempo de ejecución del script externo, el script puede tardar un poco en ejecutarse. Los resultados deben tener un aspecto similar al siguiente:

   hola
   1

Configuración adicional

Si el paso de comprobación del script externo se realizó correctamente, puede ejecutar comandos de R o Python desde SQL Server Management Studio, Visual Studio Code o cualquier otro cliente que pueda enviar instrucciones T-SQL al servidor.

Si recibió un error al ejecutar el comando, es posible que tenga que realizar configuraciones adicionales en el servicio o la base de datos. En el nivel de instancia, las configuraciones adicionales podrían incluir:

• Configurar un firewall para SQL Server Machine Learning Services
• Habilitación de protocolos de red adicionales
• Habilitación de conexiones remotas
• Creación de un inicio de sesión para SQLRUserGroup
• Administración de cuotas de disco para impedir que los scripts externos ejecuten tareas que agoten el espacio en disco

En la base de datos, puede que necesite actualizaciones de configuración. Para obtener más información, consulte Permisos de usuarios de SQL Server Machine Learning Services.

Optimizaciones sugeridas

Ahora que todo funciona, es posible que también quiera optimizar el servidor para admitir el aprendizaje automático o instalar un modelo de aprendizaje automático previamente entrenado.

Optimización del servidor para la ejecución de scripts

La configuración predeterminada de SQL Server configuración está pensada para optimizar el equilibrio del servidor para una variedad de otros servicios y aplicaciones.

En la configuración predeterminada, los recursos para el aprendizaje automático están restringidos a veces, especialmente en operaciones que usan mucha memoria.

Para asegurarse de que los trabajos de aprendizaje automático tienen prioridad y se usan correctamente, se recomienda usar SQL Server Resource Governor para configurar un grupo de recursos externo. También puede cambiar la cantidad de memoria asignada al motor de base de datos de SQL Server o aumentar el número de cuentas que se ejecutan en el servicio SQL Server Launchpad.

• Para configurar un grupo de recursos para la administración de recursos externos, vea Creación de un grupo de recursos externos.

• Para cambiar la cantidad de memoria reservada para la base de datos, vea Opciones de configuración de memoria del servidor.

• Para cambiar el número de cuentas de R que SQL Server Launchpad puede iniciar, consulte Escalar la ejecución simultánea de scripts externos en SQL Server Machine Learning Services.

Si usa Standard Edition y no tiene Resource Governor, puede usar vistas de administración dinámica, SQL Server eventos extendidos y supervisión de eventos Windows para ayudar a administrar los recursos del servidor.

Instalación de paquetes de Python y R adicionales

Las soluciones de Python y R que crea para SQL Server pueden llamar a:

• Funciones básicas.
• Funciones de los paquetes propietarios instalados con SQL Server.
• Paquetes de terceros compatibles con la versión de Python de código abierto y R que SQL Server instala.

Los paquetes que desea usar desde SQL Server deben instalarse en la biblioteca predeterminada que usa la instancia. Si tiene una instalación independiente de Python o R en el equipo, o si ha instalado paquetes en bibliotecas de usuario, no puede usar esos paquetes desde T-SQL.

Para instalar y administrar paquetes adicionales, puede configurar grupos de usuarios para compartir paquetes en cada nivel de base de datos, o bien configurar roles de base de datos para permitir que los usuarios instalen sus propios paquetes. Para obtener más información, consulte Instalación de nuevos paquetes de R.

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