Instale os Serviços de Machine Learning do SQL Server (Python e R) no Windows

Aplica-se a: SQL Server 2016 (13.x) SQL Server 2017 (14.x) SQL Server 2019 (15.x)

Este artigo mostra-lhe como instalar SQL Server Machine Learning Services no Windows. Pode usar o Machine Learning Services para executar scripts em Python e R na base de dados.

Referência de versões de Python e R

A tabela seguinte mostra as versões de runtime em Python e R incluídas em cada versão do SQL Server. Use esta tabela para determinar que versões de linguagem estão disponíveis para a sua instância do SQL Server.

Para mais informações sobre todas as versões suportadas, consulte O que é SQL Server Machine Learning Services?

Lista de verificação de pré-instalação

• É necessária uma instância do mecanismo de banco de dados. Não podes instalar apenas funcionalidades em Python ou R, embora possas adicioná-las incrementalmente a uma instância autónoma existente.

• Para a continuidade do negócio, grupos de disponibilidade Always On estão disponíveis para Machine Learning Services. Instale o Machine Learning Services e configure os pacotes em cada nó.

• A instalação do Machine Learning Services não é suportada numa instância de cluster de failover Always On em SQL Server de 2017. É suportado com o SQL Server 2019 e versões posteriores. Tem de instalar o Machine Learning Services no momento da instalação, e as funcionalidades não podem ser adicionadas a uma instância de cluster de failover existente uma vez instaladas.

• Não instale o Machine Learning Services num controlador de domínio. A parte de Machine Learning Services da configuração vai falhar.

• Não instales Shared Features>Machine Learning Server (Standalone) no mesmo computador que está a correr uma instância de base de dados. Um servidor autônomo competirá pelos mesmos recursos e diminuirá o desempenho de ambas as instalações.

• A instalação lado a lado com outras versões de Python e R é suportada, mas não a recomendamos. É suportado porque a instância do SQL Server usa as suas próprias cópias das distribuições open-source R e Anaconda. Não recomendamos porque executar código que usa Python e R num computador fora do SQL Server pode causar problemas:

  • Usar uma biblioteca diferente e ficheiros executáveis diferentes vai criar resultados inconsistentes com o que está a executar no SQL Server.
  • O SQL Server não consegue gerir scripts em R e Python que correm em bibliotecas externas, o que leva a contenção de recursos.

Obtenha a mídia de instalação

A localização de download do SQL Server depende da edição:

• SQL Server Edições Enterprise, Standard e Express. Estas edições são licenciadas para uso em produção. Para as edições Enterprise e Standard, entre em contato com o fornecedor do software para obter a mídia de instalação. Você pode encontrar informações de compras e um diretório de parceiros da Microsoft no site de compras da Microsoft.

• A última edição gratuita.

Executar a configuração

Para instalações locais, você deve executar a instalação como administrador. Se instalar o SQL Server a partir de uma partilha remota, deve usar uma conta de domínio que tenha permissões de leitura e execução na partilha remota.

1. Inicia o assistente de configuração do SQL Server.

2. No separador Installation, selecione Nova SQL Server instalação autónoma ou adicionar funcionalidades a uma instalação existente.

   

   

3. Na página Seleção de Recursos , selecione estas opções:

   • Serviços de Motor da Base de Dados

     Para usar R e Python com SQL Server, deve instalar uma instância do motor de base de dados. Você pode usar uma instância padrão ou uma instância nomeada.

   • Serviços de Machine Learning (In-Database)

     Esta opção instala os serviços de base de dados que suportam a execução de scripts em R e Python.

   • Serviços do Motor de Base de Dados

     Para usar R ou Python com SQL Server, deve instalar uma instância do motor de base de dados. Você pode usar uma instância padrão ou uma instância nomeada.

   • Serviços de Aprendizagem Automática e Extensão de Linguagem

     Esta opção instala os serviços de base de dados que suportam a execução de scripts em R e Python.

   • R

     Selecione esta opção para adicionar os pacotes Microsoft R, interpretador e código aberto R.

   • Python

     Selecione esta opção para adicionar os pacotes Microsoft Python, o executável Python e selecione as bibliotecas da distribuição Anaconda. Para a versão específica do Python incluída na sua versão do SQL Server, consulte a referência de versão do Python e R.

   Para informações sobre a instalação e utilização de Java, consulte Install SQL Server Java Language Extension em Windows.

   

   

   Observação

   Não selecione a opção Machine Learning Server (Standalone) em Funcionalidades Partilhadas. Esta opção destina-se a ser utilizada num computador separado.

Definir variáveis de ambiente

Somente para integração de recursos R, você deve definir a variável de ambiente para garantir uma MKL_CBWRsaída consistente dos cálculos da Intel Math Kernel Library (MKL):

1. No Control Panel, selecione Sistema e Segurança>Sistema>Definições Avançadas do Sistema>Variáveis de Ambiente.

2. Crie um novo usuário ou variável de sistema:

   • Defina o nome da variável como MKL_CBWR.
   • Defina o valor da variável como AUTO.

Esta etapa requer uma reinicialização do servidor. Se você estiver prestes a habilitar a execução de script, poderá adiar a reinicialização até que todo o trabalho de configuração seja concluído.

Habilitar a execução de scripts

1. Use SQL Server Management Studio (SSMS) para se ligar à instância onde instalou o SQL Server Machine Learning Services.

2. Selecione Nova Consulta para abrir uma janela de consulta e execute o seguinte comando:

   EXEC sp_configure
   

3. O valor da propriedade external scripts enabled deve estar 0 neste momento. O recurso está desativado por padrão. Para o ativar e executar scripts em R ou Python, execute a seguinte instrução:

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

   Se já ativaste a funcionalidade para a linguagem R, não precisas de executar RECONFIGURE uma segunda vez para Python. A plataforma de extensibilidade subjacente suporta ambos os idiomas.

Reiniciar o serviço

Quando a instalação estiver concluída, reinicie o mecanismo de banco de dados. Reiniciar o serviço também reinicia automaticamente o serviço SQL Server Launchpad relacionado.

Você pode reiniciar o serviço usando qualquer um destes métodos:

• O comando de clique direito Reiniciar para a instância no Explorador de Objetos no SSMS
• O item Serviços da Consola de Gestão Microsoft (MMC) no Painel de Controlo
• SQL Server Configuration Manager

Verificar a instalação

Use as seguintes etapas para verificar se todos os componentes usados para iniciar scripts externos estão em execução:

1. No SQL Server Management Studio, abra uma nova janela de consulta e execute o seguinte comando:

   EXECUTE sp_configure  'external scripts enabled'
   

   Em seguida, run_value é definido como 1.

2. Abra o item Serviços do painel de controlo ou o SQL Server Configuration Manager e verifique se o serviço SQL Server Launchpad está a funcionar. Deverias ter um serviço para cada instância do motor de base de dados que tenha R ou Python instalado. Para mais informações sobre o serviço, consulte Extensibility architecture in SQL Server Machine Learning Services.

3. Se o Launchpad estiver a correr, pode executar scripts simples em Python e R para verificar se os runtimes de scripts externos podem comunicar com o SQL Server.

   Abrir uma nova janela Query em SQL Server Management Studio e depois executar um 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
     

   Na primeira vez que o tempo de execução do script externo é carregado, o script pode demorar um pouco para ser executado. Os resultados devem ser algo assim:

   olá
   1

Configuração adicional

Se o passo de verificação de scripts externos foi bem-sucedido, pode executar comandos R ou Python do SQL Server Management Studio, Visual Studio Code ou qualquer outro cliente que possa enviar instruções T-SQL para o servidor.

Se você recebeu um erro ao executar o comando, talvez seja necessário fazer configurações adicionais para o serviço ou banco de dados. No nível da instância, as configurações adicionais podem incluir:

• Configure um firewall para SQL Server Machine Learning Services
• Ativar protocolos de rede adicionais
• Habilitar conexões remotas
• Criar um login para SQLRUserGroup
• Gerencie cotas de disco para impedir que scripts externos executem tarefas que esgotam espaço em disco

No banco de dados, talvez você precise de atualizações de configuração. Para mais informações, consulte Conceder permissão aos utilizadores para SQL Server Machine Learning Serviços.

Otimizações sugeridas

Agora que você tem tudo funcionando, você também pode querer otimizar o servidor para suportar o aprendizado de máquina ou instalar um modelo de aprendizado de máquina pré-treinado.

Otimizar o servidor para execução de scripts

As definições padrão para a configuração do SQL Server destinam-se a otimizar o equilíbrio do servidor para uma variedade de outros serviços e aplicações.

Nas configurações padrão, os recursos para aprendizado de máquina às vezes são restritos ou limitados, particularmente em operações que consomem muita memória.

Para garantir que os trabalhos de aprendizagem automática são priorizados e devidamente dotados de recursos, recomendamos que utilize SQL Server Resource Governor para configurar um pool externo de recursos. Também pode querer alterar a quantidade de memória alocada ao motor de base de dados do SQL Server, ou aumentar o número de contas que correm no serviço SQL Server Launchpad.

• Para configurar um pool de recursos para gerenciar recursos externos, consulte Criar um pool de recursos externos.

• Para alterar a quantidade de memória reservada para o banco de dados, consulte Opções de configuração de memória do servidor.

• Para alterar o número de contas R que SQL Server Launchpad pode iniciar, veja Escalar execução simultânea de scripts externos em SQL Server Machine Learning Services.

Se estiveres a usar a Standard Edition e não tiveres o Resource Governor, podes usar vistas de gestão dinâmica, SQL Server Extended Events e monitorização de eventos do Windows para ajudar a gerir os recursos do servidor.

Instale pacotes adicionais de Python e R

As soluções Python e R que cria para SQL Server podem chamar-se:

• Funções básicas.
• Funções dos pacotes proprietários instalados com o SQL Server.
• Pacotes de terceiros compatíveis com a versão de Python e R open-source que o SQL Server instala.

Os pacotes que queres usar do SQL Server devem estar instalados na biblioteca padrão que a instância utiliza. Se tiver uma instalação separada de Python ou R no computador, ou se instalou pacotes para bibliotecas de utilizador, não pode usar esses pacotes a partir do T-SQL.

Para instalar e gerenciar pacotes adicionais, você pode configurar grupos de usuários para compartilhar pacotes em um nível por banco de dados ou pode configurar funções de banco de dados para permitir que os usuários instalem seus próprios pacotes. Para mais informações, consulte Instalar novos pacotes R.

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