Partilhar via

Configurar um laboratório para ensinar R no Linux

  • Artigo

Importante

O Azure Lab Services será descontinuado a 28 de junho de 2027. Para obter mais informações, consulte o guia de aposentadoria.

Nota

Este artigo faz referência a recursos disponíveis em planos de laboratório, que substituíram as contas de laboratório.

R é uma linguagem de código aberto usada para computação estatística e gráficos. É usado na análise estatística da genética para processamento de linguagem natural para análise de dados financeiros. R fornece uma experiência de linha de comando interativa. RStudio é um ambiente de desenvolvimento interativo (IDE) disponível para a linguagem R. A versão gratuita fornece ferramentas de edição de código, uma experiência de depuração integrada e ferramentas de desenvolvimento de pacotes.

Este artigo se concentra apenas em RStudio e R como um bloco de construção para uma classe que requer o uso de computação estatística. Os tipos de classe de aprendizagem profunda e Python e Jupyter Notebooks configuram o RStudio de forma diferente. Cada artigo descreve como usar a imagem de mercado Data Science Virtual Machine for Linux (Ubuntu), que tem muitas ferramentas relacionadas à ciência de dados, incluindo RStudio, pré-instaladas.

Configuração de laboratório

Para configurar este laboratório, você precisa de uma assinatura do Azure e um plano de laboratório para começar. Se não tiver uma subscrição do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.

Configuração de recursos externos

Algumas classes exigem que arquivos, como arquivos de dados grandes, sejam armazenados externamente.

Se você optar por ter um servidor R compartilhado para os alunos, o servidor deverá ser configurado antes que o laboratório seja criado. Para obter mais informações sobre como configurar um servidor compartilhado, consulte como criar um laboratório com um recurso compartilhado no Azure Lab Services. Para instruções para criar um Servidor RStudio, consulte Download do Servidor RStudio para Debian & Ubuntu e Acesso ao Servidor RStudio Open-Source.

Se você optar por usar quaisquer recursos externos, precisará se conectar à sua rede virtual no Azure Lab Services com seu plano de laboratório.

Importante

A rede avançada deve ser ativada durante a criação do seu plano de laboratório. Não pode ser adicionado mais tarde.

Configurações do plano de laboratório

Depois de obter a assinatura do Azure, você pode criar um novo plano de laboratório nos Serviços de Laboratório do Azure. Para obter mais informações sobre como criar um novo plano de laboratório, consulte o tutorial sobre como configurar um plano de laboratório. Você também pode usar um plano de laboratório existente.

Habilite as configurações do plano de laboratório conforme descrito na tabela a seguir. Para obter mais informações sobre como habilitar imagens do Azure Marketplace, consulte Especificar as imagens do Azure Marketplace disponíveis para criadores de laboratório.

Configuração do plano de laboratório Instruções
Imagens do Marketplace Ative a imagem do Ubuntu Server 18.04 LTS .

Configurações de laboratório

Para obter instruções sobre como criar um laboratório, consulte Tutorial: Configurar um laboratório. Use as seguintes configurações ao criar o laboratório.

Configuração de laboratório Valor e descrição
Tamanho de Máquina Virtual GPU pequena (computação)
Imagem da VM Ubuntu Server 18.04 LTS
Ativar ligação ao ambiente de trabalho remoto Essa configuração deve ser habilitada se você optar por usar RDP. Essa configuração não é necessária se você escolher X2Go para se conectar a máquinas de laboratório.

Se você optar por usar RDP, precisará se conectar à VM Linux usando SSH e instalar os pacotes RDP e GUI antes de publicar o laboratório. Em seguida, os alunos podem se conectar à VM Linux usando RDP mais tarde. Para obter mais informações, consulte Habilitar área de trabalho remota gráfica para VMs Linux.

Configuração do modelo

Depois que a máquina de modelo for criada, inicie a máquina e conecte-se a ela para instalar o R, o RStudio Desktop e, opcionalmente, o X2Go Server.

Primeiro, vamos atualizar o apt e atualizar os pacotes existentes na máquina.

sudo apt update 
sudo apt upgrade

Instalar o X2Go Server

Se você optar por usar o X2Go, instale o servidor. Primeiro, você precisa se conectar a uma VM de laboratório Linux usando SSH para instalar o componente de servidor. Quando isso for concluído, o resto da configuração pode ser concluída após a conexão usando o cliente X2Go.

A instalação padrão do X2Go não é compatível com o RStudio. Para contornar esse problema, atualize o arquivo de opções x2goagent.

  1. Editar /etc/x2go/x2goagent.options ficheiro. Não se esqueça de editar o arquivo como sudo.

    1. Descomente a linha que afirma: X2GO_NXAGENT_DEFAULT_OPTIONS+=" -extension GLX"
    2. Comente a linha que afirma: X2GO_NXAGENT_DEFAULT_OPTIONS+=" -extension GLX"

  2. Reinicie o servidor X2Go para que as novas opções sejam usadas.

    sudo systemctl restart x2goserver

Como alternativa, você pode criar as bibliotecas necessárias seguindo as instruções na solução alternativa GLX para X2Go.

Instalar R

Há algumas maneiras de instalar o R na VM. Você instala o R a partir do repositório Comprehensive R Archive Network (CRAN). Ele fornece as versões mais atualizadas do R. Uma vez que este repositório é adicionado à nossa máquina, você pode instalar R e muitos outros pacotes relacionados.

Precisamos adicionar o repositório CRA. Os comandos são modificados a partir de instruções disponíveis no Ubuntu Packages for R breves instruções.

#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/"

Agora podemos instalar o R, executando o seguinte comando:

sudo apt install r-base

Instalar o RStudio

Agora que temos o R instalado localmente, podemos instalar o RStudio IDE. Instalamos a versão gratuita do RStudio Desktop. Para todas as versões disponíveis, consulte Downloads do RStudio.

  1. Importe a chave de assinatura de código para RStudio.

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

  2. Faça o download do arquivo do pacote Debian Linux (.deb) para R Studio para Ubuntu. O arquivo está no formato rstudio-{version}-amd64.deb. Por exemplo:

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

  3. Use gdebi para instalar o RStudio. Certifique-se de usar o caminho do arquivo para indicar ao apt que estava instalando um arquivo local.

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

Pacotes CRAN

Agora é hora de instalar todos os pacotes CRAN que você deseja. Primeiro, adicione o repositório atual R 4.0 ou posterior 'c2d4u'.

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

Use o install.packages(“package name”) comando em uma sessão interativa R, conforme mostrado no artigo lista rápida de pacotes R úteis. Como alternativa, use o item de menu Ferramentas -> Instalar pacotes no RStudio.

Se precisar de ajuda para encontrar um pacote, consulte uma lista de pacotes por tarefa ou uma lista alfabética de pacotes.

Próximos passos

A imagem do modelo agora pode ser publicada no laboratório. Para obter mais informações, consulte Publicar a VM de modelo.

Ao configurar seu laboratório, consulte os seguintes artigos: