Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Berlaku untuk: SQL Server 2019 (15.x) di Linux
Artikel ini menjelaskan cara menginstal SQL Server Pembelajaran Mesin Services di Docker. Anda dapat menggunakan Pembelajaran Mesin Services untuk menjalankan skrip Python dan R dalam database. Kami tidak menyediakan kontainer bawaan dengan Layanan Pembelajaran Mesin. Anda dapat membuatnya dari kontainer SQL Server menggunakan contoh templat yang tersedia di GitHub.
Prasyarat
Antarmuka baris perintah Git.
Docker Engine 1.8+ pada distribusi Linux yang didukung. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendapatkan Docker. SQL Server dalam kontainer tidak didukung di Windows atau macOS untuk penggunaan produksi.
Lihat juga persyaratan sistem untuk SQL Server di Linux.
Mengkloning repositori mssql-docker
Perintah berikut mengkloning mssql-docker repositori git ke direktori lokal.
Buka terminal Bash di Linux atau Mac.
Buat direktori untuk menyimpan salinan lokal repositori mssql-docker.
Jalankan perintah klon git untuk mengkloning repositori mssql-docker:
git clone https://github.com/microsoft/mssql-docker mssql-docker
Membangun gambar kontainer SQL Server Linux
Selesaikan langkah-langkah berikut untuk membangun gambar docker:
Ubah direktori ke direktori mssql-mlservices:
/mssql-docker/linux/preview/examples/mssql-mlservicesDi direktori yang sama, jalankan perintah berikut:
docker build -t mssql-server-mlservices .Jalankan perintah:
Penting
Variabel
SA_PASSWORDlingkungan tidak digunakan lagi. GunakanMSSQL_SA_PASSWORDsebagai gantinya.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-mlservicesSaat Anda menyebarkan kontainer untuk SQL Server 2025 (17.x) atau versi yang lebih baru, gunakan
MSSQL_PID=DeveloperStandarduntuk edisi Pengembang Standar, danMSSQL_PID=Developeruntuk edisi Pengembang Perusahaan.Catatan
Salah satu nilai yang didukung dapat digunakan untuk
MSSQL_PID. Jika Anda menggunakan edisi berbayar, pastikan Anda telah membeli lisensi. Ganti<password>dengan kata sandi Anda yang sebenarnya. Pemasangan volume menggunakan-vbersifat opsional. Ganti<directory on the host OS>dengan direktori aktual tempat Anda ingin memasang data database dan file log.Konfirmasi dengan menjalankan perintah berikut:
docker ps -aCatatan
Untuk membangun gambar Docker, Anda harus menginstal paket yang berukuran beberapa GB. Skrip mungkin membutuhkan waktu untuk selesai berjalan, tergantung pada bandwidth jaringan.
Jalankan gambar kontainer Linux SQL Server
Atur variabel lingkungan Anda sebelum menjalankan kontainer. Atur variabel lingkungan PATH_TO_MSSQL ke direktori host:
export MSSQL_PID='Developer' export ACCEPT_EULA='Y' export ACCEPT_EULA_ML='Y' export PATH_TO_MSSQL='/home/mssql/'Catatan
Proses untuk menjalankan edisi SQL Server produksi dalam kontainer sedikit berbeda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyebarkan dan menyambungkan ke kontainer SQL Server Linux. Jika Anda menggunakan nama dan port kontainer yang sama, sisa panduan ini akan tetap berfungsi dengan kontainer produksi.
Untuk melihat kontainer Anda, jalankan
docker psperintah :sudo docker ps -aJika kolom STATUS memperlihatkan status Naik, SQL Server berjalan dalam kontainer dan mendengarkan pada port yang ditentukan di kolom PORTS. Jika kolom STATUS untuk kontainer SQL Server Anda menunjukkan Keluar, lihat memecahkan masalah kontainer SQL Server Docker.
Keluaran
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
Aktifkan Layanan Pembelajaran Mesin
Untuk mengaktifkan Layanan Pembelajaran Mesin, sambungkan ke instans SQL Server Anda dan jalankan pernyataan T-SQL berikut:
EXECUTE sp_configure 'external scripts enabled', 1;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE;
Konten terkait
- Tutorial Python: Menyebarkan model regresi linier dengan pembelajaran mesin SQL
- Tutorial Python: Mengategorikan pelanggan dengan pembelajaran mesin SQL menggunakan pengklusteran k-means
- Quickstart : Menjalankan skrip R sederhana dengan pembelajaran mesin SQL
- tutorial R: Memprediksi tarif taksi NYC dengan klasifikasi biner