Instalar o SQL Server Machine Learning Services (Python e R) no Docker
Aplica-se a: SQL Server 2019 (15.x) - Linux
Este artigo explica como instalar dos Serviços de Aprendizado de Máquina do SQL Server no Docker. Você pode usar os Serviços de Aprendizado de Máquina para executar scripts Python e R no banco de dados. Não fornecemos contêineres pré-construídos com Serviços de Machine Learning. Você pode criar um a partir dos contêineres do SQL Server usando um modelo de exemplo disponível no GitHub.
Pré-requisitos
Interface de linha de comando Git.
Docker Engine 1.8+ em qualquer distribuição Linux suportada. Para obter mais informações, consulte Obtenha Docker. O SQL Server em contêineres não é suportado no Windows ou macOS para uso em produção.
Consulte também os requisitos de sistema para o SQL Server no Linux.
Clone o repositório mssql-docker
O comando a seguir clona o repositório git mssql-docker
para um diretório local.
Abra um terminal Bash no Linux ou Mac.
Crie um diretório para armazenar uma cópia local do repositório mssql-docker.
Execute o comando git clone para clonar o repositório mssql-docker:
git clone https://github.com/microsoft/mssql-docker mssql-docker
Criar uma imagem de contêiner do SQL Server Linux
Conclua as seguintes etapas para criar a imagem do docker:
Altere o diretório para o diretório mssql-mlservices:
/mssql-docker/linux/preview/examples/mssql-mlservices
No mesmo diretório, execute o seguinte comando:
docker build -t mssql-server-mlservices .
Execute o comando:
Importante
A variável de ambiente
SA_PASSWORD
foi preterida. UseMSSQL_SA_PASSWORD
em vez disso.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
Observação
Qualquer um dos seguintes valores pode ser usado para MSSQL_PID: Developer (gratuito), Express (gratuito), Enterprise (pago), Standard (pago). Se utilizar uma edição paga, certifique-se de que adquiriu uma licença. Substitua
<password>
pela sua senha real. A montagem de volume usando-v
é opcional. Substitua<directory on the host OS>
por um diretório real onde você deseja montar os dados do banco de dados e os arquivos de log.Confirme executando o seguinte comando:
docker ps -a
Observação
Para criar a imagem do Docker, você deve instalar pacotes com vários GB de tamanho. O script pode levar algum tempo para concluir a execução, dependendo da largura de banda da rede.
Executar a imagem de contêiner do SQL Server Linux
Defina as variáveis de ambiente antes de executar o contêiner. Defina a variável de ambiente PATH_TO_MSSQL para um diretório host:
export MSSQL_PID='Developer' export ACCEPT_EULA='Y' export ACCEPT_EULA_ML='Y' export PATH_TO_MSSQL='/home/mssql/'
Observação
O processo para executar edições de produção do SQL Server em contêineres é ligeiramente diferente. Para obter mais informações, consulte Configurar imagens de contêiner do SQL Server no Docker. Se você usar os mesmos nomes de contêiner e portas, o restante deste passo a passo ainda funcionará com contêineres de produção.
Para exibir seus contêineres, execute o comando
docker ps
:sudo docker ps -a
Se a coluna STATUS mostrar um status de Up, o SQL Server está sendo executado no contêiner e escutando na porta especificada na coluna PORTS. Se a coluna STATUS do contêiner do SQL Server mostrar Encerrado, consulte a seção Solução de problemas de do guia de configuração.
Saída:
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
Habilitar Serviços de Aprendizado de Máquina
Para habilitar os Serviços de Aprendizado de Máquina, conecte-se à sua instância do SQL Server e execute a seguinte instrução T-SQL:
EXECUTE sp_configure 'external scripts enabled', 1;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE;
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