Durchführen eines Upgrades der Python- und R-Runtime mit Bindung in SQL Server Machine Learning Services

Gilt für: SQL Server 2016 (13.x) SQL Server 2017 (14.x)

Wichtig

Die Unterstützung für Machine Learning Server (zuvor als R Server bezeichnet) endet am 1. Juli 2022. Weitere Informationen finden Sie unter Was geschieht mit Machine Learning Server?

In diesem Artikel wird beschrieben, wie ein Installationsprozess namens Bindung verwendet werden kann, um die R- oder Python-Runtime in SQL Server 2016 R Services oder SQL Server 2017 Machine Learning Services zu aktualisieren. Sie können neuere Versionen von Python und R durch Binden an Microsoft Machine Learning Server erhalten.

Wichtig

In diesem Artikel wird eine alte Methode für das Upgrade der R- und Python-Runtimes beschrieben, die als Bindung bezeichnet wird. Wenn Sie das Kumulative Update (CU) 14 oder höher für SQL Server 2016 Services Pack (SP) 2 oder das Kumulative Update (CU) 22 oder höher für SQL Server 2017 installiert haben, erfahren Sie, wie Sie die standardmäßige Runtime der Programmiersprache R oder Python stattdessen in eine höhere Version ändern können.

Was ist eine Bindung?

Die Bindung ist ein Installationsprozess, bei dem der Inhalt der Ordner R_SERVICES und PYTHON_SERVICES durch neuere ausführbare Dateien, Bibliotheken und Tools von Microsoft Machine Learning Server ersetzt wird.

Die hochgeladenen Komponenten, die im Wartungsmodell enthalten sind, wurden geändert. Die Updates des Diensts entsprechen dem Supportablauffristen für Microsoft R Server und Machine Learning Server im modernen Lebenszyklus.

Abgesehen von Komponentenversionen und Dienstupdates ändert die Bindung nichts an den Grundlagen Ihrer Installation:

• Die Integration von Python und R ist weiterhin Teil einer Datenbank-Engine-Instanz.
• Die Lizenzierung ist unverändert (keine zusätzlichen Kosten im Zusammenhang mit der Bindung).
• SQL Server-Supportrichtlinien für die Datenbank-Engine gelten weiterhin.

Im weiteren Verlauf dieses Artikels wird der Bindungsmechanismus erklärt und wie er für die verschiedenen Versionen von SQL Server funktioniert.

Hinweis

Die Bindung gilt nur für datenbankinterne Instanzen, die an SQL Server-Instanzen gebunden sind. Für eine eigenständige Installation ist die Bindung in diesem Fall nicht nötig.

Versionsübersicht

Die folgenden Tabellen enthalten Versionsübersichten. Jede Übersicht zeigt Paketversionen in den jeweiligen Releases. Sie können Upgradepfade überprüfen, wenn Sie eine Bindung an Microsoft Machine Learning Server (früher bekannt als R-Server vor der Einführung von Python-Unterstützung ab Machine Learning Server 9.2.1) vornehmen.

Die Bindung garantiert nicht, dass R oder Anaconda auf dem neuesten Stand ist. Bei der Bindung an Microsoft Machine Learning Server wird die R- oder Python-Version über das Setup installiert, wobei es sich möglicherweise nicht um die neueste, online verfügbare Version handelt.

SQL Server 2017 Machine Learning Services

Komponente	Erstrelease	Machine Learning Server 9.3	Machine Learning Server 9.4.7
Microsoft R Open (MRO) über R	R 3.3.3	R 3.4.3	R 3.5.2
RevoScaleR	9.2	9.3	9.4.7
MicrosoftML	9.2	9.3	9.4.7
sqlrutils	1.0	1.0	1.0
olapR	1.0	1.0	1.0
Anaconda 4.2 über Python 3.5	4.2/3.5.2	4.2/3.5.2
revoscalepy	9.2	9.3	9.4.7
microsoftml	9.2	9.3	9.4.7
vortrainierte Modelle	9.2	9.3	9.4.7

Funktionsweise von Komponentenupgrades

Ausführbare Dateien sowie Python- und R-Bibliotheken werden aktualisiert, wenn Sie eine vorhandene Installation von Python und R an Machine Learning Server binden.

Die Bindung wird vom Microsoft Machine Learning Server-Installationsprogramm vorgenommen, wenn Sie das Setup auf einer vorhandenen SQL Server-Datenbank-Engine mit Python- und R-Integration ausführen.

Bei der Einrichtung werden die vorhandenen Funktionen erkannt, und Sie werden aufgefordert, erneut eine Bindung mit Machine Learning Server herzustellen.

Beim Binden wird der Inhalt von C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\R_SERVICES und \PYTHON_SERVICES mit den neueren ausführbaren Dateien und Bibliotheken von C:\Program Files\Microsoft\ML Server\R_SERVER und \PYTHON_SERVER überschrieben.

Die Bindung betrifft nur Python- und R-Features. Die Open-Source-Pakete von Python and R bestehen aus Folgendem:

• Anaconda
• Microsoft R Open
• Proprietäre Pakete für RevoScaleR
• Revoscalepy

Die Bindung ändert weder das Supportmodell für die Datenbank-Engine-Instanz noch die Version der SQL Server-Instanz.

Die Bindung kann rückgängig gemacht werden. Sie können die SQL Server-Wartung wiederherstellen, indem Sie die Bindung der Instanz aufheben und Ihre SQL Server-Datenbank-Engine-Instanz reparieren.

Binden an Machine Learning Server über Setup

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um SQL Server über das Setup an Microsoft Machine Learning Server zu binden.

1. Führen Sie in SSMS SELECT @@version aus, um sicherzustellen, dass der Server die Mindestanforderungen für die Erstellung erfüllt.

   Bei SQL Server 2016 R Services ist die Mindestanforderung Service Pack 1 und CU3.

2. Überprüfen Sie die Version der R-Basisinstallation und RevoScaleR-Pakete, um sicherzustellen, dass die vorhandenen Versionen niedriger sind als die, durch die Sie sie ersetzen möchten.

   EXECUTE sp_execute_external_script
   @language=N'R'
   ,@script = N'str(OutputDataSet);
   packagematrix <- installed.packages();
   Name <- packagematrix[,1];
   Version <- packagematrix[,3];
   OutputDataSet <- data.frame(Name, Version);'
   , @input_data_1 = N''
   WITH RESULT SETS ((PackageName nvarchar(250), PackageVersion nvarchar(max) ))
   

3. Schließen Sie das SSMS und alle anderen Tools mit einer offenen Verbindung mit SQL Server. Beim Binden werden Programmdateien überschrieben. Wenn in SQL Server offene Sitzungen vorhanden sind, schlägt die Bindung mit dem Bindungsfehlercode 6 fehl.

4. Laden Sie Microsoft Machine Learning Server auf den Computer herunter, auf dem sich die Instanz befindet, die Sie aktualisieren möchten. Es wird die aktuelle Version empfohlen.

5. Entpacken Sie den Ordner, und führen Sie die ServerSetup.exe-Datei aus, die sich unter MLSWIN93 befindet.

6. Bestätigen Sie unter Configure the installation (Konfigurieren der Installation) die zu aktualisierenden Komponenten, und überprüfen Sie die Liste der kompatiblen Instanzen.

7. Wählen Sie auf der Seite License agreement (Lizenzvereinbarung) I accept these terms (Ich akzeptiere diese Bedingungen) aus, um die Lizenzbedingungen für Machine Learning Server zu akzeptieren.

8. Geben Sie auf den folgenden Seiten Ihre Zustimmung zu weiteren Lizenzbedingungen für alle von Ihnen ausgewählten Open-Source-Komponenten, wie Microsoft R Open oder die Python-Anaconda-Distribution.

9. Notieren Sie sich auf der Seite Almost there (Fast geschafft) den Installationsordner. Der Standardordner ist \Programme\Microsoft\ML Server.

   Wenn Sie den Installationsordner ändern möchten, klicken Sie auf Erweitert, um zur ersten Seite des Assistenten zurückzukehren. Sie müssen jedoch die bisherige Auswahl wiederholen.

Wenn das Upgrade nicht erfolgreich ist, finden Sie weitere Informationen in den SqlBindR-Fehlercodes.

Offlinebindung (kein Internetzugang)

Bei Systemen ohne Internetverbindung können Sie das Installationsprogramm und die CAB-Dateien auf einen mit dem Internet verbundenen Computer herunterladen und die Dateien dann auf den isolierten Server übertragen.

Das Installationsprogramm (ServerSetup.exe) enthält die Microsoft-Pakete (RevoScaleR, MicrosoftML, olapR, sqlRUtils). Die CAB-Dateien stellen weitere wichtige Komponenten bereit. So enthält beispielsweise die CAB-Datei „SRO“ R Open, die Microsoft-Version der Open-Source-Distribution von R.

In den folgenden Anweisungen wird beschrieben, wie Sie die Dateien für eine Offlineinstallation bereitstellen.

1. Laden Sie das Installationsprogramm MLSWIN93 herunter. Es wird als einzelne ZIP-Datei heruntergeladen. Es wird empfohlen, die aktuelle Version zu verwenden, aber Sie können auch frühere Versionen installieren.

2. Laden Sie die CAB-Dateien herunter. Unter den folgenden Links finden Sie das Release 9.3. Wenn Sie frühere Versionen benötigen, finden Sie weitere Links unter R Server 9.1. Denken Sie daran, dass Python/Anaconda nur einer SQL Server Machine Learning Services-Instanz hinzugefügt werden kann. Sowohl für Python als auch für R gibt es vorab trainierte Modelle. Die CAB-Datei stellt Modelle in den Sprachen bereit, die Sie verwenden.

   Funktion	Download
   R	SRO_3.4.3.0_1033.cab
   Python	SPO_9.3.0.0_1033.cab
   Vortrainierte Modelle	MLM_9.3.0.0_1033.cab

3. Übertragen Sie die ZIP- und CAB-Dateien auf den Zielserver.

4. Geben Sie auf dem Server in die Befehlszeile %temp% ein, um den physischen Speicherort des temporären Verzeichnisses aufzurufen. Der physische Pfad ist in der Regel C:\Users\<your-user-name>\AppData\Local\Temp, kann aber von Computer zu Computer variieren.

5. Platzieren Sie die CAB-Dateien im Ordner %Temp%.

6. Entpacken Sie das Installationsprogramm.

7. Führen Sie die ServerSetup.exe-Datei aus, und befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Installation abzuschließen.

Befehlszeilenvorgänge

Tipp

Sie können SqlBindR nicht finden? Dann haben Sie wahrscheinlich das Setup nicht ausgeführt. SqlBindR ist nur nach dem Ausführen des Machine Learning Server-Setups verfügbar.

1. Öffnen Sie als Administrator eine Eingabeaufforderung und navigieren Sie zum Ordner, der „sqlbindr.exe“ enthält. Der Standardspeicherort lautet C:\Programme\Microsoft\MLServer\Setup

2. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um eine Liste der verfügbaren Instanzen anzuzeigen: SqlBindR.exe /list

   Merken Sie sich den vollständigen aufgelisteten Namen der Instanz. Beispielsweise kann der Instanzname für eine Standardinstanz MSSQL14.MSSQLSERVER oder etwas wie SERVERNAME.MYNAMEDINSTANCE sein.

3. Führen Sie den Befehl SqlBindR.exe mit dem Argument /bind aus. Geben Sie den Namen der zu aktualisierenden Instanz an, indem Sie den im vorherigen Schritt zurückgegebenen Instanznamen verwenden.

   Geben Sie beispielsweise Folgendes ein, um die Standardinstanz zu aktualisieren: SqlBindR.exe /bind MSSQL14.MSSQLSERVER

4. Wenn das Upgrade abgeschlossen ist, starten Sie den Launchpad-Dienst neu, der mit einer beliebigen aktualisierten Instanz verknüpft ist.

Wiederherstellen oder Aufheben der Bindung einer Instanz

Sie können eine gebundene Instanz in einer Erstinstallation von Python- und R-Komponenten wiederherstellen, die beim SQL Server-Setup eingerichtet wurden. Zum Wiederherstellen der SQL Server-Wartung sind drei Schritte erforderlich:

• Schritt 1: Aufheben der Bindung zu Microsoft Machine Learning Server
• Schritt 2: Wiederherstellen des ursprünglichen Status der Instanz
• Schritt 3: Erneutes Installieren aller zur Installation hinzugefügten Pakete

Schritt 1: Aufheben der Bindung

Es gibt zwei Möglichkeiten, die Bindung aufzuheben: das Setup erneut ausführen oder das Befehlszeilenprogramm SqlBindR verwenden.

Aufheben der Bindung über das Setup

1. Navigieren Sie zum Installationsprogramm für Machine Learning Server. Wenn Sie das Installationsprogramm bereits entfernt haben, müssen Sie es ggf. wieder herunterladen oder von einem anderen Computer kopieren.
2. Stellen Sie sicher, dass Sie das Installationsprogramm auf dem Computer ausführen, auf dem sich die Instanz befindet, deren Bindung Sie aufheben möchten.
3. Das Installationsprogramm identifiziert die lokalen Instanzen, die für das Aufheben der Bindung in Frage kommen.
4. Deaktivieren Sie das Kontrollkästchen neben der Instanz, für die Sie die ursprüngliche Konfiguration wiederherstellen möchten.
5. Akzeptieren Sie alle Lizenzvereinbarungen.
6. Wählen Sie Fertig stellen aus. Der Prozess dauert eine Weile.

Aufheben der Bindung über die Befehlszeile

1. Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung, und navigieren Sie zu dem Ordner, der sqlbindr.exe enthält, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben.

2. Führen Sie den Befehl SqlBindR.exe mit dem /unbind-Argument aus, und geben Sie die Instanz an.

   Beispielsweise wird die Standardinstanz über folgenden Befehl wiederhergestellt:

   SqlBindR.exe /unbind MSSQL14.MSSQLSERVER

Schritt 2: Reparieren der SQL Server-Instanz

Führen Sie das SQL Server-Setup aus, um die Datenbank-Engine-Instanz mit den Python- und R-Features zu reparieren. Bereits vorhandene Updates bleiben erhalten. Der nächste Schritt gilt, wenn ein Update bei den Wartungsupdates von Python- und R-Paketen versäumt wurde.

Alternativlösung: Sie können die Datenbank-Engine-Instanz vollständig deinstallieren, neu installieren und dann alle Wartungsupdates anwenden.

Schritt 3: Hinzufügen von Drittanbieterpaketen

Möglicherweise haben Sie der Paketbibliothek andere Open-Source- oder Drittanbieterpakete hinzugefügt. Da durch das Umkehren der Bindung der Speicherort der Standardpaketbibliothek geändert wird, müssen Sie die Pakete in der Bibliothek neu installieren, die jetzt von Python und R verwendet wird. Weitere Informationen finden Sie unter R-Paketinformationen und Installation sowie unter Python-Paketinformationen und Installation.

SqlBindR.exe-Befehlssyntax

Verwendung

sqlbindr [/list] [/bind <SQL_instance_ID>] [/unbind <SQL_instance_ID>]

Parameter

Name	BESCHREIBUNG
list	Zeigt eine Liste aller IDs von SQL Server-Instanzen auf dem aktuellen Computer an
bind	Aktualisiert die angegebene SQL Server-Instanz auf die neueste Version von R Server und stellt sicher, dass die Instanz automatisch künftige Upgrades von R Server erhält
unbind	Deinstalliert die neueste Version von R Server auf der angegebenen SQL Server-Instanz und verhindert, dass sich künftige R Server-Upgrades auf die Instanz auswirken

Bindungsfehler

Das Machine Learning Server-Installationsprogramm und SqlBindR geben beide die folgenden Fehlercodes und -meldungen zurück.

Fehlercode	`Message`	Details
Bindungsfehler 0	OK (bei Erfolg)	Bindung ohne Fehler übergeben.
Bindungsfehler 1	Ungültige Argumente	Syntaxfehler.
Bindungsfehler 2	Ungültige Aktion	Syntaxfehler.
Bindungsfehler 3	Ungültige Instanz	Es ist zwar eine Instanz vorhanden, diese ist für die Bindung jedoch nicht zulässig.
Bindungsfehler 4	Keine Bindung möglich
Bindungsfehler 5	Bereits gebunden	Sie haben den bind -Befehl ausgeführt, die angegebene Instanz ist aber bereits gebunden.
Bindungsfehler 6	Fehler beim Binden	Beim Aufheben der Bindung der Instanz ist ein Fehler aufgetreten. Dieser Fehler kann auftreten, wenn Sie das Machine Learning Server-Installationsprogramm ohne Auswahl von Features ausführen. Für die Bindung muss sowohl eine MSSQL-Instanz als auch Python und R ausgewählt werden, vorausgesetzt, es handelt sich um eine SQL Server 2017-Instanz. Dieser Fehler tritt auch auf, wenn SqlBindR nicht in den Ordner „Programme“ schreiben konnte. Bei offenen Sitzungen oder Handles für SQL Server tritt dieser Fehler auf. Wenn Sie diese Fehlermeldung erhalten, starten Sie den Computer neu und führen Sie die Bindungsschritte erneut durch, bevor Sie eine neue Sitzung starten.
Bindungsfehler 7	Nicht gebunden	Die Datenbank-Engine-Instanz verfügt über R Services oder SQL Server Machine Learning Services. Die Instanz ist nicht an Microsoft Machine Learning Server gebunden.
Bindungsfehler 8	Fehler beim Aufheben der Bindung	Beim Aufheben der Bindung der Instanz ist ein Fehler aufgetreten.
Bindungsfehler 9	Keine Instanzen gefunden	Auf diesem Computer wurden keine Datenbank-Engine-Instanzen gefunden.

Bekannte Probleme

In diesem Abschnitt werden bekannte Probleme aufgelistet, die für die Verwendung des SqlBindR.exe-Hilfsprogramms oder für Upgrades von Machine Learning Server, die ggf. SQL Server-Instanzen betreffen, spezifisch sind.

Wiederherstellen von zuvor installierten Paketen

SqlBindR.exe kann die Originalpakete oder R-Komponenten bei einem Upgrade auf Microsoft R Server 9.0.1 nicht wiederherstellen. Wenden Sie die SQL Server-Reparatur auf die Instanz und alle Dienstreleases an. Starten Sie die Instanz neu.

In der späteren Version von SqlBindR werden die ursprünglichen R-Funktionen automatisch wiederhergestellt, sodass keine Neuinstallation von R-Komponenten oder ein erneutes Patchen des Servers erforderlich ist. Sie müssen jedoch alle R-Paketupdates installieren, die möglicherweise nach der Erstinstallation hinzugefügt wurden.

Verwenden Sie R-Befehle, um installierte Pakete unter Verwendung von Datensätzen in der Datenbank mit dem Dateisystem zu synchronisieren. Weitere Informationen finden Sie unter R-Paketverwaltung für SQL Server.

Probleme mit der überschriebenen Datei „sqlbinr.ini“ in SQL Server

Szenario: Dieses Problem tritt auf, wenn Machine Learning Server 9.4.7 an SQL Server 2017 gebunden wird. Wenn Python aktualisiert und gebunden wird oder Sie ein neues kumulatives Update durchführen, erkennt SQL Server nicht, dass Python gebunden ist, und überschreibt Dateien. Es liegen keine bekannten Probleme mit R vor.

Erstellen Sie im Verzeichnis PYTHON_SERVICES eine sqlbindr.ini-Datei, die nicht leer ist, um dieses Problem zu umgehen. Der Inhalt wirkt sich nicht auf das Funktionieren der Datei aus.

Erstellen Sie eine Datei sqlbindr.ini, die 9.4.7.82 enthält, und speichern Sie sie am folgenden Ort:

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\PYTHON_SERVICES

Probleme bei mehreren Upgrades von SQL Server

Szenario: Instanz von SQL Server 2016 R Services wurde zuvor auf 9.0.1 aktualisiert. Das neue Installationsprogramm für Microsoft R Server 9.1.0 wurde ausgeführt. Das Installationsprogramm zeigt eine Liste aller gültigen Instanzen an. Standardmäßig wählt das Installationsprogramm zuvor gebundene Instanzen aus. Wenn Sie den Vorgang fortsetzen, wird die Bindung der zuvor gebundenen Instanzen aufgehoben. Infolgedessen wird die frühere Installation der Version 9.0.1 entfernt, einschließlich aller zugehörigen Pakete, aber die neue Version von Microsoft R Server (9.1.0) wird nicht installiert.

Um dieses Problem zu umgehen, können Sie die vorhandene R Server-Installation wie folgt ändern:

1. Öffnen Sie in der Systemsteuerung Programme hinzufügen/entfernen.
2. Navigieren Sie zu Microsoft R Server, und klicken Sie auf Change/Modify (Ändern/Bearbeiten).
3. Wenn das Installationsprogramm gestartet wird, wählen Sie die Instanzen aus, die Sie an 9.1.0 binden möchten.

Bei Microsoft Machine Learning Server 9.2.1 und 9.3 besteht dieses Problem nicht.

Mehrere temporäre Ordner nach dem Binden bzw. Aufheben der Bindung

Entfernen Sie temporäre Ordner nach Abschluss der Installation.

Hinweis

Warten Sie unbedingt, bis die Installation abgeschlossen ist. Es kann lange dauern, bis R-Bibliotheken, die einer Version zugeordnet sind, entfernt und dann die neuen R-Bibliotheken hinzugefügt werden. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, werden temporäre Ordner entfernt.

Weitere Informationen

• Ändern der Standardversion der Runtime der R- oder Python-Programmiersprache
• Install Machine Learning Server for Windows (Internet connected) (Installieren von Machine Learning Server für Windows (mit Internetzugang))
• Install Machine Learning Server for Windows (offline) (Installieren von Machine Learning Server für Windows (ohne Internetzugang))
• Known issues in Machine Learning Server (Bekannte Probleme in Machine Learning Server)
• Feature announcements from previous release of R Server (Funktionsankündigungen aus vorherigem Release von R Server)
• Deprecated, discontinued, or changed features in Machine Learning Server (Veraltete, nicht mehr unterstützte oder geänderte Features in Machine Learning Server)