Instalación de Machine Learning Server (independiente) o R Server (independiente) con el programa de instalación de SQL Server

Se aplica a: SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x) y SQL Server 2019 (15.x)

Importante

La compatibilidad con Machine Learning Server (anteriormente conocido como R Server) finalizó el 1 de julio de 2022. Para obtener más información, consulte ¿Qué sucederá con Machine Learning Server?

Importante

Machine Learning Server (independiente) no se incluye con SQL Server 2022 (16.x). Este artículo versa sobre una característica retirada de SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x) y SQL Server 2019 (15.x).

El programa de instalación de SQL Server incluye una opción de características compartidas para instalar un servidor aprendizaje automático independiente que se ejecuta fuera de SQL Server. Se denomina Machine Learning Server (independiente) e incluye Python y R.

Un servidor independiente instalado por el programa de instalación de SQL Server admite casos de uso y escenarios como los siguientes:

• Ejecución remota, alternancia entre sesión local y sesión remota en la misma consola
• Operacionalización con nodos web y nodos de proceso
• Implementación de servicio web: posibilidad de empaquetar scripts de R y Python en servicios web
• Recopilación completa de bibliotecas de funciones de R y Python

En tanto que servidor independiente desacoplado de SQL Server, la configuración, la protección y el acceso del entorno de R y Python se realizan a través del sistema operativo subyacente y las herramientas proporcionadas en el servidor independiente, y no a través de SQL Server.

Como elemento accesorio de SQL Server, un servidor independiente es útil si es necesario desarrollar soluciones de Machine Learning de alto rendimiento que pueden usar contextos de proceso remotos de toda la gama de plataformas de datos admitidas. La ejecución se puede alternar entre el servidor local y un servidor de Machine Learning Server remoto en un clúster de Spark o en otra instancia de SQL Server.

Lista de comprobación previa a la instalación

Si tiene instalada una versión anterior, como SQL Server 2016 R Server (independiente) o Microsoft R Server, desinstálela antes de continuar.

Como norma general, se recomienda tratar las instalaciones independientes de servidor y de motor de base de datos compatibles con instancias como mutuamente excluyentes, ya que así se evita la contención de recursos; pero si tiene recursos suficientes, no hay ninguna prohibición que impida tener ambos instalados en el mismo equipo físico.

Solo puede haber un servidor independiente en el equipo: o SQL Server Machine Learning Server (independiente), o SQL Server R Server (independiente). Asegúrese de desinstalar una versión antes de agregar una nueva.

Obtener los medios de instalación

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

• Ediciones SQL Server 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 del programa de instalación

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

1. Inicie el Asistente para instalación.

2. Haga clic en la pestaña Instalación y seleccione Nueva instalación de Machine Learning Server (independiente) .

3. Cuando finalice la comprobación de reglas, acepte los términos de licencia de SQL Server y seleccione una nueva instalación.

4. En la página Selección de características, las siguientes opciones ya deberían estar seleccionadas:

   • Microsoft Machine Learning Server (independiente)

   • R y Python están seleccionados de forma predeterminada. Puede anular la selección de cualquiera de estos lenguajes admitidos, pero se recomienda instalar al menos uno de ellos.

El resto de opciones se deben omitir.

Nota:

No instale las características compartidas si el equipo ya tiene instalado Machine Learning Services para los análisis en base de datos de SQL Server, ya que ello generaría bibliotecas duplicadas.

Aparte de eso, los scripts de R o de Python que se ejecutan en SQL Server se administran por medio de SQL Server para que no entren en conflicto con la memoria que usan otros servicios de motor de base de datos, pero la instalación independiente de Machine Learning Server no presenta estas restricciones y podría interferir con otras operaciones de base de datos. Por último, los administradores de bases de datos suelen bloquear el acceso remoto a través de sesiones RDP, que a menudo se usa para la operacionalización.

Por estos motivos, generalmente se recomienda instalar Machine Learning Server (independiente) en un equipo aparte de SQL Server Machine Learning Services.

5. Acepte los términos de licencia para descargar e instalar las distribuciones de lenguaje base. Si el botón Aceptar no está disponible, puede hacer clic en Siguiente.

6. En la página Listo para instalar , compruebe las opciones seleccionadas y haga clic en Instalar.

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 el panel de control, haga clic en Sistema y seguridad>Sistema>Configuración avanzada del sistema>Variables de entorno.

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.

3. Reinicie el servidor.

Carpetas de instalación predeterminadas

En el desarrollo de R y Python es habitual tener varias versiones en el mismo equipo. Como la instalación se realiza a través del programa de instalación de SQL Server, la distribución base se instala en una carpeta asociada a la versión de SQL Server usada para la instalación.

En la siguiente tabla se muestran las rutas de acceso de las distribuciones de R y Python creadas por instaladores de Microsoft. La tabla muestra información completa, como las rutas de acceso generadas por el programa de instalación de SQL Server, así como el instalador independiente de Microsoft Machine Learning Server.

Versión	Método de instalación	Carpeta predeterminada
SQL Server 2019 Machine Learning Server (independiente)	Asistente para la instalación de SQL Server 2019	C:\Program Files\Microsoft SQL Server\150\R_SERVER C:\Program Files\Microsoft SQL Server\150\PYTHON_SERVER
SQL Server 2017 Machine Learning Server (independiente)	Asistente para la instalación de SQL Server 2017	C:\Program Files\Microsoft SQL Server\140\R_SERVER C:\Program Files\Microsoft SQL Server\140\PYTHON_SERVER
Microsoft Machine Learning Server (independiente)	Instalador independiente de Windows	C:\Program Files\Microsoft\ML Server\R_SERVER C:\Program Files\Microsoft\ML Server\PYTHON_SERVER
SQL Server Machine Learning Services (en base de datos)	Asistente para la instalación de SQL Server 2019, con la opción de lenguaje R	C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL15.<instance_name>\R_SERVICES C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL15.<instance_name>\PYTHON_SERVICES
SQL Server Machine Learning Services (en base de datos)	Asistente para la instalación de SQL Server 2017, con la opción de lenguaje R	C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.<instance_name>\R_SERVICES C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.<instance_name>\PYTHON_SERVICES
SQL Server 2016 R Server (independiente)	Asistente para la instalación de SQL Server 2016	C:\Program Files\Microsoft SQL Server\130\R_SERVER
SQL Server 2016 R Services (en base de datos)	Asistente para la instalación de SQL Server 2016	C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.<instance_name>\R_SERVICES

Aplicación de actualizaciones

Se recomienda aplicar la última actualización acumulativa tanto en el motor de base de datos como en los componentes de Machine Learning. Las actualizaciones acumulativas se instalan a través del programa de instalación.

En los dispositivos conectados a Internet, se puede descargar un archivo ejecutable autoextraíble. Al aplicar una actualización del motor de base de datos, se incluyen automáticamente actualizaciones acumulativas de las características existentes de R y Python.

En los servidores desconectados, se requieren pasos extra. Hay que obtener la actualización acumulativa del motor de base de datos, así como los archivos .CAB de las características de Machine Learning. Todos los archivos deben transferirse al servidor aislado y aplicarse manualmente.

1. Comience con una instancia de línea base. Solo se pueden aplicar actualizaciones acumulativas en las instalaciones existentes:

• Machine Learning Server (independiente) de la versión inicial de SQL Server 2019
• Machine Learning Server (independiente) de la versión inicial de SQL Server 2017
• R Server (independiente) de la versión inicial de SQL Server 2016, SQL Server 2016 SP1 o SQL Server 2016 SP2

2. Cierre todas las sesiones de R o de Python abiertas y detenga todos los procesos que aún se estén ejecutando en el sistema.

3. Si ha habilitado la ejecución de la operacionalización como nodos web y nodos de proceso en implementaciones de servicio web, haga una copia de seguridad del archivo AppSettings.json como medida de precaución. Este archivo se revisa al aplicar SQL Server 2017 CU13 o posterior, por lo que probablemente quiera conservar una copia de seguridad de la versión original.

4. En una máquina conectada a Internet, descargue la actualización acumulativa más reciente para su versión desde Actualizaciones más recientes de Microsoft SQL Server.

5. Descargue la actualización acumulativa más reciente. Es un archivo ejecutable.

6. En un dispositivo conectado a Internet, haga doble clic en el archivo .exe para ejecutar el programa de instalación y realice todo el asistente para aceptar los términos de licencia, revisar las características afectadas y supervisar el progreso hasta su término.

7. En un servidor sin conectividad a Internet:

   • Obtenga los archivos .CAB correspondientes a R y Python. Para obtener los vínculos de descarga, vea Descargas de CAB de actualizaciones acumulativas en instancias de análisis en base de datos de SQL Server.

   • Transfiera todos los archivos, el archivo ejecutable principal y los archivos .CAB a una carpeta del equipo sin conexión.

   • Haga doble clic en el archivo .exe para ejecutar el programa de instalación. Cuando se instala una actualización acumulativa en un servidor sin conectividad a Internet, se le pide que seleccione la ubicación de los archivos .CAB de R y Python.

8. Después de la instalación, en un servidor donde se haya habilitado la implementación con nodos web y nodos de ejecución, edite AppSettings.json y agregue una entrada "MMLResourcePath" directamente en "MMLNativePath". Por ejemplo:

   "ScorerParameters": {
       "MMLNativePath": "C:\Program Files\Microsoft SQL Server\140\R_SERVER\library\MicrosoftML\mxLibs\x64\",
       "MMLResourcePath": "C:\Program Files\Microsoft SQL Server\140\R_SERVER\library\MicrosoftML\mxLibs\x64\"
   }
   

9. Ejecute la utilidad de CLI de administración para reiniciar los nodos web y de proceso. Para conocer los pasos y la sintaxis, vea Supervisión, inicio y detención de nodos web y de proceso.

Herramientas de desarrollo

No se instala un IDE de desarrollo como parte de la instalación. Para más información sobre cómo configurar un entorno de desarrollo, vea Configuración de herramientas de R y Configuración de herramientas de Python.

Pasos siguientes

Los desarrolladores de R pueden empezar con algunos ejemplos sencillos y conocer los aspectos básicos del funcionamiento de R con SQL Server. Para conocer el siguiente paso, vea los vínculos siguientes:

• Inicio rápido: Ejecutar R en T-SQL
• Tutorial: Análisis en base de datos para desarrolladores de R

Los desarrolladores de Python pueden aprender a usar Python con SQL Server con estos tutoriales:

• Tutorial de Python: Predicción de alquileres de esquíes con regresión lineal en SQL Server Machine Learning Services
• Tutorial de Python: Clasificación de clientes por categorías mediante la agrupación en clústeres k-means con SQL Server Machine Learning Services