适用于:
SQL Server 2019 (15.x) - Linux
本文指导你在 Linux 上安装
SQL Server 机器学习服务
。 可使用机器学习服务在数据库中执行 Python 和 R 脚本。
可在 Red Hat Enterprise Linux (RHEL)、SUSE Linux Enterprise Server (SLES) 和 Ubuntu 上安装机器学习服务。 有关详细信息,请参阅
Linux 上的 SQL Server 安装指南中的“受支持的平台”部分
。
这些说明特定于 SQL Server 2019 (15.x)。 对于安装步骤不同的 SQL Server 2022 (16.x),请参阅
在 Linux 上安装 SQL Server 2022 机器学习服务(Python 和 R)
。
安装前清单
安装 Linux 上的 SQL Server
,然后验证安装。
查看 SQL Server Linux 存储库中的 Python 和 R 扩展。
如果已为数据库引擎安装配置了源存储库,则可以使用相同的存储库注册运行 mssql-mlservices 包安装命令 。
(仅限 R)Microsoft R Open (MRO) 为 SQL Server 中的 R 功能提供 R 基础发行版,要使用通过机器学习服务安装的 RevoScaleR、MicrosoftML 和其他 R 包,则该基础发行版是一种先决条件。
所需版本为 MRO 3.5.2。
按如下所述注册
packages.microsoft.com
存储库以安装 MRO 发行版:
microsoft-r-open-mro
和
microsoft-r-open-mkl
。
若要了解如何安装 MRO,请参阅下面的安装部分。
应安装用于运行 T-SQL 命令的工具。
你可使用免费的
Azure Data Studio
数据库工具,该工具在 Linux、Windows 和 macOS 上运行。
在已连接 Internet 的设备上,将使用针对每个操作系统的包安装程序独立于数据库引擎下载和安装相应的包。 下表介绍了所有可用包,但对于 R 和 Python,需要指定提供完整功能安装或最小功能安装的包。
可用安装包:
mssql-mlservices-mlm-r
完全安装 。 提供:用于图像特征化和文本情绪分析的 RevoScaleR、MicrosoftML、sqlRUtils、olapR、预先训练的模型。
mssql-mlservices-packages-r
最小安装 。 提供 RevoScaleR、sqlRUtils、MicrosoftML、olapR。
不包括预先训练的模型。
请按照以下步骤在 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 上安装 SQL Server 机器学习服务。
在 RHEL 上安装 MRO
以下命令可注册提供 MRO 的存储库。 注册后,用于安装其他 R 包的命令(如 mssql-mlservices-mml-r)将自动包含作为包依赖项的 MRO。
# Import the Microsoft repository key
sudo rpm --import https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc
# Set the location of the package repo at the "prod" directory
# The following command is for version 8.x
# To get the version for 6.x or 7.x, replace 8 with 6 or 7, respectively.
rpm -Uvh https://packages.microsoft.com/config/rhel/8/packages-microsoft-prod.rpm
# Update packages on your system (optional)
yum update
Python 和 R 的安装选项:
根据你的要求安装语言支持(一种或多种语言)。
完整安装提供了所有可用功能,包括经过预先训练的机器学习模型。
最小安装 不包括模型,但仍具备所有功能。
如果可以,请在安装之前运行 yum clean all
以刷新系统中的包。
开放源代码 Python
开放源代码 R
可扩展性框架
Microsoft-openmpi
扩展(Python、R)
机器学习库
用于 Python 和 R 的预训练模型
# Install as root or sudo
# Add everything (all R, Python)
# Be sure to include -9.4.7* in mlsservices package names
sudo yum install mssql-mlservices-mlm-py-9.4.7*
sudo yum install mssql-mlservices-mlm-r-9.4.7*
开放源代码 Python
开放源代码 R
可扩展性框架
Microsoft-openmpi
核心 Revo* 库
机器学习库
# Install as root or sudo
# Minimum install of R, Python extensions
# Be sure to include -9.4.6* in mlsservices package names
sudo yum install mssql-mlservices-packages-py-9.4.7*
sudo yum install mssql-mlservices-packages-r-9.4.7*
在 Ubuntu 上安装
请按照以下步骤在 Ubuntu 上安装 SQL Server 机器学习服务。
在 Ubuntu 上安装 MRO
以下命令可注册提供 MRO 的存储库。 注册后,用于安装其他 R 包的命令(如 mssql-mlservices-mml-r)将自动包含作为包依赖项的 MRO。
# Install as root
sudo su
# Optionally, if your system does not have the https apt transport option
apt-get install apt-transport-https
# If you are on Ubuntu 20.04, install the following package (MRO 3.5 has a dependency on libtinfo.so.5 in Ubuntu 20.04)
apt-get install libncurses5
# Set the location of the package repo the "prod" directory containing the distribution.
# This example specifies 20.04. Replace with 16.04 or 14.04 if you want those versions.
wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/20.04/packages-microsoft-prod.deb
# Register the repo
dpkg -i packages-microsoft-prod.deb
# Update packages on your system (required), including MRO installation
sudo apt-get update
Python 和 R 的安装选项:
根据你的要求安装语言支持(一种或多种语言)。
完全安装 提供了所有可用功能,包括经过预先训练的机器学习模型。
最小安装 不包括模型,但仍具备所有功能。
如果可以,请在安装之前运行 apt-get update
以刷新系统中的包。
开放源代码 Python
开放源代码 R
可扩展性框架
Microsoft-openmpi
Python 扩展
机器学习库
用于 Python 和 R 的预训练模型
# Install as root or sudo
# Add everything (all R, Python)
# There is no asterisk in this full install
sudo apt-get install mssql-mlservices-mlm-py
sudo apt-get install mssql-mlservices-mlm-r
开放源代码 Python
开放源代码 R
可扩展性框架
Microsoft-openmpi
核心 Revo* 库
机器学习库
# Install as root or sudo
# Minimum install of R, Python
# No asterisk
sudo apt-get install mssql-mlservices-packages-py
sudo apt-get install mssql-mlservices-packages-r
在 SLES 上安装
请按照以下步骤在 SUSE Linux Enterprise Server (SLES) 上安装 SQL Server 机器学习服务。
在 SLES 上安装 MRO
以下命令可注册提供 MRO 的存储库。 注册后,用于安装其他 R 包的命令(如 mssql-mlservices-mml-r)将自动包含作为包依赖项的 MRO。
# Install as root
sudo su
# Set the location of the package repo at the "prod" directory containing the distribution
# This example is for SLES12
zypper ar -f https://packages.microsoft.com/sles/12/prod packages-microsoft-com
# Update packages on your system (optional)
zypper update
Python 和 R 的安装选项:
根据你的要求安装语言支持(一种或多种语言)。
完全安装 提供了所有可用功能,包括经过预先训练的机器学习模型。
最小安装 不包括模型,但仍具备所有功能。
开放源代码 Python
开放源代码 R
可扩展性框架
Microsoft-openmpi
Python 和 R 的扩展
机器学习库
用于 Python 和 R 的预训练模型
# Install as root or sudo
# Add everything (all R, Python)
sudo zypper install mssql-mlservices-mlm-py
sudo zypper install mssql-mlservices-mlm-r
开放源代码 Python
开放源代码 R
可扩展性框架
Microsoft-openmpi
核心 Revo* 库
机器学习库
# Install as root or sudo
# Minimum install of R, Python extensions
sudo zypper install mssql-mlservices-packages-py
sudo zypper install mssql-mlservices-packages-r
安装后配置(必需)
其他配置主要通过 mssql-conf 工具完成。
包安装完成后,运行 mssql-conf 安装程序,按照提示设置 SA 密码并选择版本。 仅在尚未在 Linux 上配置 SQL Server 的情况下执行此步骤。
sudo /opt/mssql/bin/mssql-conf setup
接受开放源代码 Python 和 R 扩展的许可协议。 使用以下命令:
# Run as SUDO or root
# Use set + EULA
sudo /opt/mssql/bin/mssql-conf set EULA accepteulaml Y
安装程序检测到 mssql-mlservices 包,并在运行 mssql-conf setup
时提示接受 EULA(如果以前未接受)。 有关 EULA 参数的详细信息,请参阅使用 mssql-conf 工具配置 SQL Server。
启用出站网络访问。 默认情况下,出站网络访问处于禁用状态。 若要启用出站请求,请使用 mssql-conf 工具设置“outboundnetworkaccess”布尔属性。 有关详细信息,请参阅使用 mssql-conf 配置 Linux 上的 SQL Server。
# Run as SUDO or root
# Enable outbound requests over the network
sudo /opt/mssql/bin/mssql-conf set extensibility outboundnetworkaccess 1
(仅适用于 R 功能集成)请设置“MKL_CBWR”环境变量,以确保从 Intel 数学核心函数库 (MKL) 计算得到一致的输出结果。
在用户的主目录中编辑或创建文件 .bash_profile
,并将行 export MKL_CBWR="AUTO"
添加到该文件中。
通过在 bash 命令提示符处键入 source .bash_profile
来执行此文件。
重启 SQL Server Launchpad 服务和数据库引擎实例,以从 INI 文件中读取更新后的值。 修改与扩展性有关的设置时,系统将显示一条通知消息。
systemctl restart mssql-launchpadd
systemctl restart mssql-server.service
使用 Azure Data Studio 或使用运行 Transact-SQL 的其他工具(如 SQL Server Management Studio,仅限 Windows)来启用外部脚本执行。
EXEC sp_configure 'external scripts enabled', 1
RECONFIGURE WITH OVERRIDE
再次重启 Launchpad 服务。
可在 /opt/mssql/mlservices/libraries/RServer
中找到 R 库(MicrosoftML、RevoScaleR 及其他库)。
可在 /opt/mssql/mlservices/libraries/PythonServer
中找到 Python 库(microsoftml 和 revoscalepy)。
验证安装:
运行 T-SQL 脚本,该脚本执行使用查询工具调用 Python 或 R 的系统存储过程。
请执行以下 SQL 命令以测试 SQL Server 中的 R 执行。 遇到错误? 尝试重启服务 sudo systemctl restart mssql-server.service
。
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));
请执行以下 SQL 命令以测试 SQL Server 中的 Python 执行。
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));
无人参与的安装
对数据库引擎使用无人参与安装,添加 mssql-mlservices 和 EULA 的包。
对开放源代码 R 和 Python 发行版使用其中某个 mlservices 特定的 EULA 参数:
sudo /opt/mssql/bin/mssql-conf setup accept-eula-ml
使用 mssql-con 工具配置 Linux 上的 SQL Server 中记录了完整的 EULA。
有关安装包的步骤,请按照脱机安装说明进行操作。 找到下载网站,然后使用下面的包列表下载特定的包。
一些包管理工具提供可帮助确定包依赖项的命令。 对于 yum,请使用 sudo yum deplist [package]
。 对于 Ubuntu,请在使用 sudo apt-get install --reinstall --download-only [package name]
之后使用 dpkg -I [package name].deb
。
通过 https://packages.microsoft.com/ 下载包。 Python 和 R 的所有 mlservices 包都与数据库引擎包位于相同位置。 mlservices 包的基础版本为 9.4.6。 回想一下,microsoft-r-open 包位于其他存储库中。
RHEL/8 路径
mssql/mlservices 包
https://packages.microsoft.com/ubuntu/20.04/mssql-server-2019/pool/main/m/
microsoft-r-open 包
https://packages.microsoft.com/ubuntu/20.04/prod/pool/main/m/
SLES/12 路径
选择要使用的扩展,下载特定语言所需的包。 文件名在后缀中包含平台信息。
根据想要使用的扩展,下载特定语言所需的包。 精确的文件名在后缀中包含平台信息,但以下文件名应足够接近,可用于确定要获取的文件。
# Core packages
mssql-server-15.0.1000
mssql-server-extensibility-15.0.1000
microsoft-openmpi-3.0.0
microsoft-r-open-mkl-3.5.2
microsoft-r-open-mro-3.5.2
mssql-mlservices-packages-r-9.4.7.64
mssql-mlservices-mlm-r-9.4.7.64
# Python
microsoft-openmpi-3.0.0
mssql-mlservices-python-9.4.7.64
mssql-mlservices-packages-py-9.4.7.64
mssql-mlservices-mlm-py-9.4.7.64
Python 开发人员可以通过以下教程了解如何将 Python 与 SQL Server 一起使用:
Python 教程:在 SQL Server 机器学习服务中使用线性回归来预测雪橇租赁
Python 教程:配合使用 K-Means 群集和 SQL Server 机器学习服务对客户进行分类
R 开发人员可以开始使用一些简单的示例,并了解 R 如何与 SQL Server 协同工作的基础知识。 有关下一步,请参阅以下链接:
快速入门:在 T-SQL 中运行 R
教程:适用于 R 开发人员的数据库内分析