Docker に SQL Server Machine Learning Services (Python と R) をインストールする

適用対象: SQL Server 2019 (15.x) - Linux

この記事では、Docker に SQL Server Machine Learning Services をインストールする方法について説明します。 Machine Learning Services を使用して、データベース内で Python または R スクリプトを実行できます。 Machine Learning Services では、事前構築済みのコンテナーは提供されません。 GitHub で入手できるテンプレートの例使用して、SQL Server コンテナーから作成できます。

前提条件

• Git のコマンド ライン インターフェイス。

• サポートされている Linux ディストリビューションの Docker エンジン 1.8 以降。 詳細については、「Get Docker」を参照してください。 コンテナー内の SQL Server は、運用環境で使用するために Windows または macOS ではサポートされていません。

• 「SQL Server on Linux のシステム要件」も参照してください。

mssql-docker リポジトリをクローンする

次のコマンドによって mssql-docker git リポジトリがローカル ディレクトリにクローンされます。

1. Linux または Mac で Bash ターミナルを開きます。

2. mssql-docker リポジトリのローカル コピーを保持するディレクトリを作成します。

3. git clone コマンドを実行して、mssql-docker リポジトリを複製します。

   git clone https://github.com/microsoft/mssql-docker mssql-docker
   

SQL Server の Linux コンテナー イメージをビルドする

次の手順で Docker イメージをビルドします。

1. ディレクトリを mssql-mlservices ディレクトリに変更します。

   /mssql-docker/linux/preview/examples/mssql-mlservices
   

2. 同じディレクトリで、次のコマンドを実行します。

   docker build -t mssql-server-mlservices .
   

3. 次のコマンドを実行します。

   重要

   SA_PASSWORD 環境変数は非推奨です。 代わりに MSSQL_SA_PASSWORD を使用してください

   docker run -d -e MSSQL_PID=Developer -e ACCEPT_EULA=Y -e ACCEPT_EULA_ML=Y -e MSSQL_SA_PASSWORD=<password> -v <directory on the host OS>:/var/opt/mssql -p 1433:1433 mssql-server-mlservices
   

   注意

   MSSQL_PIDには、開発者 (無料)、Express (無料)、Enterprise (有料)、Standard (有料) のいずれかの値を使用できます。 有料エディションを使用する場合は、ライセンスを購入していることを確認します。 <password> を実際のパスワードに置き換えます。 -v を使用したボリュームマウントはオプションです。 <directory on the host OS> を、データベース データファイルとログ ファイルをマウントする実際のディレクトリに置き換えます。

4. 次のコマンドを実行して確認します。

   docker ps -a
   

   注意

   Docker イメージをビルドするには、サイズが数 GB のパッケージをいくつかインストールする必要があります。 このスクリプトは、ネットワークの帯域幅によっては完了までに時間がかかることがあります。

SQL Server Linux コンテナー イメージを実行する

1. コンテナーを実行する前に環境変数を設定します。 PATH_TO_MSSQL 環境変数をホスト ディレクトリに設定します。

   export MSSQL_PID='Developer'
   export ACCEPT_EULA='Y'
   export ACCEPT_EULA_ML='Y'
   export PATH_TO_MSSQL='/home/mssql/'
   

   注意

   SQL Server の実稼働エディションをコンテナーで実行するプロセスは、若干異なります。 詳細については、「Docker で SQL Server コンテナーイメージを構成する」を参照してください。 同じコンテナー名とポートを使う場合でも、このチュートリアルの残りの部分を引き続き実稼働のコンテナーに適用できます。

2. コンテナーを表示するには、docker ps コマンドを実行します。

   sudo docker ps -a
   

3. [STATUS] 列に表示されている状態が [Up] の場合、SQL Server はコンテナーで実行されており、[PORTS] 列で指定されているポートでリッスンしています。 SQL Server コンテナーの [STATUS] 列に [Exited] と表示されている場合は、構成ガイドのトラブルシューティングのセクションを参照してください。

   出力:

   CONTAINER ID        IMAGE                          COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
   941e1bdf8e1d        mcr.microsoft.com/mssql/server/mssql-server-linux   "/bin/sh -c /opt/m..."   About an hour ago   Up About an hour     0.0.0.0:1401->1433/tcp   sql1
   

Machine Learning Services を有効にする

Machine Learning Services を有効にするには、SQL Server インスタンスに接続し、次の T-SQL ステートメントを実行します。

EXECUTE sp_configure 'external scripts enabled', 1;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE;

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