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:
- Bereitstellen einer SQL Server-VM in Azure
- Aufhebung der Firewallblockierung
- ODBC-Rückrufe für Remoteclients aktivieren
- 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:
Öffnen Sie auf dem virtuellen Computer die Windows-Firewall mit erweiterter Sicherheit.
Wählen Sie Ausgehende Regeln aus.
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.
Feedback
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