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Configurare un lab per insegnare a R in Linux

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Importante

Azure Lab Services verrà ritirato il 28 giugno 2027. Per altre informazioni, vedere la guida al ritiro.

Nota

Questo articolo fa riferimento alle funzionalità disponibili nei piani lab, che hanno sostituito gli account lab.

R è un linguaggio open source usato per l'elaborazione statistica e la grafica. Viene usato nell'analisi statistica della genetica, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'analisi dei dati finanziari. R offre un'esperienza interattiva della riga di comando. RStudio è un ambiente di sviluppo interattivo (IDE) disponibile per il linguaggio R. La versione gratuita offre strumenti di modifica del codice, un'esperienza di debug integrata e strumenti di sviluppo dei pacchetti.

Questo articolo è incentrato esclusivamente su RStudio e R come blocco predefinito per una classe che richiede l'uso di calcolo statistico. I tipi di classe Deep Learning e Python e Jupyter Notebooks configurano RStudio in modo diverso. Ogni articolo descrive come usare l'immagine Data Science Virtual Machine per Linux (Ubuntu) del marketplace, che include molti strumenti correlati alla data science, tra cui RStudio, preinstallati.

Configurazione del lab

Per configurare questo lab, è necessaria una sottoscrizione di Azure e un piano lab. Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.

Configurazione delle risorse esterne

Alcuni corsi richiedono l'archiviazione esterna di file, ad esempio file di dati di grandi dimensioni.

Se si sceglie di avere un R Server condiviso per gli studenti, è necessario configurare il server prima della creazione del lab. Per altre informazioni su come configurare un server condiviso, vedere Come creare un lab con una risorsa condivisa in Azure Lab Services. Per istruzioni su come creare un RStudio Server, vedere Scaricare RStudio Server per Debian e Ubuntu e Accesso a RStudio Server open source.

Se si sceglie di usare risorse esterne, è necessario Connettersi alla rete virtuale in Azure Lab Services con il piano lab.

Importante

È necessario abilitare la rete avanzata durante la creazione del piano lab. Non può essere aggiunta in un secondo momento.

Impostazioni del piano lab

Dopo aver ottenuto una sottoscrizione di Azure, è possibile creare un nuovo piano lab in Azure Lab Services. Per altre informazioni sulla creazione di un nuovo piano lab, vedere l'esercitazione su come configurare un piano lab. È anche possibile usare un piano lab esistente.

Abilitare le impostazioni del piano lab come descritto nella tabella seguente. Per altre informazioni su come abilitare le immagini di Azure Marketplace, vedere Specificare le immagini di Azure Marketplace disponibili per gli autori di lab.

Impostazioni del piano lab Istruzioni
Immagini del Marketplace Abilitare l'immagine Ubuntu Server 18.04 LTS.

Impostazioni del lab

Per istruzioni su come creare un lab, vedere Esercitazione: Configurare un lab. Usare le impostazioni seguenti durante la creazione del lab:

Impostazione del lab Valore e descrizione
Dimensioni macchina virtuale GPU small (calcolo)
Immagine della macchina virtuale Ubuntu Server 18.04 LTS
Abilita Connessione Desktop remoto Questa impostazione deve essere abilitata se si sceglie di usare RDP. Questa impostazione non è necessaria se si sceglie X2Go per connettersi alle macchine del lab.

Se si sceglie invece di usare Remote Desktop Protocol, è necessario connettersi alla macchina virtuale Linux usando SSH e installare i pacchetti RDP e GUI prima di pubblicare il lab. Gli studenti possono quindi connettersi alla macchina virtuale Linux usando Remote Desktop Protocol in un secondo momento. Per altre informazioni, vedere Abilitare Desktop remoto grafico per le macchine virtuali Linux.

Configurazione del modello

Dopo aver creato la macchina modello, avviare la macchina e connetterla per installare R, RStudio Desktop e facoltativamente X2Go Server.

Prima di tutto, aggiornare apt e aggiornare i pacchetti esistenti nella macchina.

sudo apt update 
sudo apt upgrade

Installare X2Go Server

Se si sceglie di usare X2Go, installare il server. Prima di tutto è necessario connettersi a una macchina virtuale del lab Linux usando SSH per installare il componente server. Al termine, il resto dell'installazione può essere completato dopo la connessione tramite il client X2Go.

L'installazione predefinita di X2Go non è compatibile con RStudio. Per risolvere questo problema, aggiornare il file delle opzioni x2goagent.

  1. Modifica file /etc/x2go/x2goagent.options. Non dimenticare di modificare il file come sudo.

    1. Rimuovere il commento dalla riga che indica: X2GO_NXAGENT_DEFAULT_OPTIONS+=" -extension GLX"
    2. Impostare come commento la riga che indica: X2GO_NXAGENT_DEFAULT_OPTIONS+=" -extension GLX"

  2. Riavviare il server X2Go in modo che vengano usate le nuove opzioni.

    sudo systemctl restart x2goserver

In alternativa, è possibile compilare le librerie necessarie seguendo le istruzioni riportate in Soluzione alternativa GLX per X2Go.

Installare R

Esistono alcuni modi per installare R nella macchina virtuale. R viene installato dal repository CRAN (Comprehensive R Archive Network). Fornisce le versioni più aggiornate di R. Dopo aver aggiunto questo repository alla macchina, è possibile installare R e molti altri pacchetti correlati.

È necessario aggiungere il repository CRAN. I comandi vengono modificati dalle istruzioni disponibili in Pacchetti Ubuntu per R brevi istruzioni.

#download helper packages
sudo apt install --no-install-recommends software-properties-common dirmngr
# download and add the signing key (by Michael Rutter) for these repos
sudo wget -q "https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu/marutter_pubkey.asc" -O /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc
#add repository
sudo add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/"

È ora possibile installare R, eseguendo il comando seguente:

sudo apt install r-base

Installare RStudio

Ora che R è installato in locale, è possibile installare l'IDE di RStudio. Viene installata la versione gratuita di RStudio Desktop. Per tutte le versioni disponibili, vedere i download di RStudio.

  1. Importare la chiave di firma del codice per RStudio.

    sudo gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com  --recv-keys 3F32EE77E331692F

  2. Scaricare il file del pacchetto Debian Linux (.deb) per R Studio per Ubuntu. Il file è nel formato rstudio-{version}-amd64.deb. Ad esempio:

    export rstudiover="1.4.1717"
wget --quiet -O rstudio.deb https://download1.rstudio.org/desktop/bionic/amd64/rstudio-$rstudiover-amd64.deb

  3. Usare gdebi per installare RStudio. Assicurarsi di usare il percorso del file per indicare a apt che stava installando un file locale.

    sudo apt install gdebi-core 
echo "y" | gdebi rstudio.deb –quiet

Pacchetti CRAN

È ora possibile installare tutti i pacchetti CRAN desiderati. Aggiungere prima di tutto il repository "c2d4u" corrente di R 4.0 o versione successiva.

sudo add-apt-repository ppa:c2d4u.team/c2d4u4.0+

Usare il comando install.packages(“package name”) in una sessione di R interattivo, come illustrato nell'articolo Elenco rapido di pacchetti R utili. In alternativa, usare gli Strumenti - > Elemento del menù Installa pacchetti in RStudio.

Per informazioni su come trovare un pacchetto, vedere un elenco di pacchetti in base all'attività o all'elenco alfabetico dei pacchetti.

Passaggi successivi

È ora possibile pubblicare l'immagine modello nel lab. Per altre informazioni, vedere Pubblicare il modello di macchina virtuale.

Durante la configurazione del lab, vedere gli articoli seguenti: