Installieren von SQL Server Machine Learning Services mit Python und R auf einer Azure-VM

Gilt für: SQL Server 2017 (14.x) und höher

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Python und R mit SQL Server Machine Learning Services auf einer Azure-VM installieren. Dadurch fallen Installations- und Konfigurationstasks für Machine Learning Services weg.

Folgen Sie diesen Schritten:

1. Bereitstellen einer SQL Server-VM in Azure
2. Aufhebung der Firewallblockierung
3. ODBC-Rückrufe für Remoteclients aktivieren
4. Hinzufügen von Netzwerkprotokollen

Bereitstellen einer SQL Server-VM in Azure

Ausführliche Anweisungen finden Sie unter Bereitstellen eines virtuellen Windows-Computers mit SQL Server im Azure-Portal.

Im Schritt Konfigurieren der SQL Server-Einstellungen fügen Sie Ihrer Instanz Machine Learning Services hinzu.

Aufhebung der Firewallblockierung

Die Firewall enthält auf virtuellen Azure-Computern standardmäßig eine Regel, die den Netzwerkzugriff für lokale Benutzerkonten blockiert.

Sie müssen diese Regel deaktivieren, um sicherzustellen, dass Sie auf die SQL Server-Instanz von einem Data-Science-Remoteclient aus zugreifen können. Andernfalls kann Ihr Machine-Learning-Code nicht in Computekontexten ausgeführt werden, die den Arbeitsbereich des virtuellen Computers verwenden.

So aktivieren Sie den Zugriff von Data Science-Remoteclients:

1. Öffnen Sie auf dem virtuellen Computer die Windows-Firewall mit erweiterter Sicherheit.

2. Wählen Sie Ausgehende Regeln aus.

3. Deaktivieren Sie die folgende Regel:

   Block network access for R local user accounts in SQL Server instance MSSQLSERVER

ODBC-Rückrufe für Remoteclients aktivieren

Wenn Sie erwarten, dass Clients, die den Server aufrufen, ODBC-Anfragen als Teil ihrer Machine-Learning-Lösungen ausstellen, müssen Sie sicherstellen, dass das Launchpad ODBC-Aufrufe für den Remoteclient ausführen kann.

Zu diesem Zweck müssen Sie die SQL-Workerkonten zulassen, die vom Launchpad für die Anmeldung bei der Instanz verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von SQLRUserGroup als Datenbankbenutzer.

Hinzufügen von Netzwerkprotokollen

• Aktivieren von Named Pipes

  Derzeit verwendet R Services (In-Database) das Named Pipes-Protokoll für Verbindungen zwischen dem Client und den Servercomputern und für einige externe Verbindungen. Wenn Named Pipes nicht aktiviert ist, müssen Sie es jeweils auf dem virtuellen Azure-Computer und auf alle Data Science-Clients installieren und aktivieren, die eine Verbindung mit dem Server herstellen.

• Aktivieren von TCP/IP

  TCP/IP ist für Loopbackverbindungen erforderlich. Wenn der Fehler „DBNETLIB; SQL Server ist nicht vorhanden, oder der Zugriff wurde verweigert.“ ausgegeben wird, aktivieren Sie TCP/IP auf dem virtuellen Computer, der die Instanz unterstützt.