Instalación de SQL Server Machine Learning Services (Python y R) en Windows

Se aplica a: SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x) y SQL Server 2019 (15.x)

En este artículo se explica cómo instalar SQL Server Machine Learning Services en Windows. Puede usar Machine Learning Services para ejecutar scripts de Python y R en la base de datos.

Lista de comprobación previa a la instalación

• Se necesita una instancia del motor de base de datos. No se pueden instalar características solo de Python o de R, aunque se pueden agregar incrementalmente a una instancia independiente existente.

• Para la continuidad empresarial, se admiten Grupos de disponibilidad AlwaysOn para Machine Learning Services. Instale Machine Learning Services y configure los paquetes en cada nodo.

• No se admite la instalación de Machine Learning Services en una instancia de clúster de conmutación por error de AlwaysOn en SQL Server 2017. Es compatible con SQL Server 2019 y versiones posteriores. Debe instalar Machine Learning Services en el momento de la instalación y las características no se pueden agregar a una instancia de clúster de conmutación por error existente una vez instalada.

• No instale Machine Learning Services en un controlador de dominio. Se producirá un error en la parte de la instalación de Machine Learning Services.

• No instale Características compartidas>Machine Learning Server (independiente) en el mismo equipo en el que se ejecuta una instancia de base de datos. Un servidor independiente competirá por los mismos recursos y reducirá el rendimiento de ambas instalaciones.

• Se admite la instalación en paralelo con otras versiones de Python y R, pero no se recomienda. Se admite porque la instancia de SQL Server usa sus propias copias de las distribuciones de R y Anaconda de código abierto. No se recomienda porque la ejecución de código que usa Python y R en un equipo fuera de SQL Server puede provocar problemas:

  • El uso de una biblioteca y archivos ejecutables diferentes creará resultados incoherentes con lo que se ejecuta en SQL Server.
  • SQL Server no puede administrar scripts de R y Python que se ejecutan en bibliotecas externas, lo que provoca la contención de recursos.

Obtener los medios de instalación

La ubicación de descarga de SQL Server depende de la edición:

• Ediciones SQL Server Enterprise, Standard y Express. Estas ediciones tienen licencia para su uso en producción. En el caso de las ediciones Enterprise y Standard, póngase en contacto con su proveedor de software para obtener los soportes de instalación. Encontrará información sobre la adquisición y un directorio de asociados de Microsoft en el sitio web de adquisición de Microsoft.

• Edición gratuita más reciente.

Ejecución de la configuración

En las instalaciones locales debe ejecutar el programa de instalación como administrador. Si instala SQL Server desde un recurso compartido remoto, deberá usar una cuenta de dominio que tenga permisos de lectura y ejecución para dicho recurso.

1. Inicie el asistente para la instalación de SQL Server.

2. En la pestaña Instalación, seleccione Nueva instalación independiente de SQL Server o agregar características a una instalación existente.

   

   

3. En la página Selección de características , seleccione estas opciones:

   • Servicios de Motor de base de datos

     Para usar R y Python con SQL Server, debe instalar una instancia del motor de base de datos. Puede usar una instancia predeterminada o una instancia con nombre.

   • Machine Learning Services (en base de datos)

     Esta opción instala los servicios de base de datos que admiten la ejecución de scripts de R y Python.

   • Servicios de Motor de base de datos

     Para usar R o Python con SQL Server, debe instalar una instancia del motor de base de datos. Puede usar una instancia predeterminada o una instancia con nombre.

   • Machine Learning Services y extensiones de lenguaje

     Esta opción instala los servicios de base de datos que admiten la ejecución de scripts de R y Python.

   • R

     Seleccione esta opción para agregar los paquetes de Microsoft R, el intérprete y R de código abierto.

   • Python

     Seleccione esta opción para agregar los paquetes de Python de Microsoft, el archivo ejecutable de Python 3.5 y bibliotecas seleccionadas de la distribución de Anaconda.

   Para obtener información sobre la instalación y el uso de Java, consulte Instalación de la extensión de lenguaje Java de SQL Server en Windows.

   

   

   Nota

   No seleccione la opción Machine Learning Server (independiente) en Características compartidas. Esa opción está pensada para su uso en un equipo independiente.

Establecimiento de variables de entorno

Solo de cara a la integración de características de R, conviene establecer la variable de entorno MKL_CBWR para garantizar una salida coherente de los cálculos de la biblioteca Math Kernel Library (MKL) de Intel:

1. En el panel de control, seleccione Sistema y seguridad>Sistema>Configuración avanzada del sistema>Variables de entorno.

2. Cree un usuario o una variable del sistema:

   • Establezca el nombre de la variable en MKL_CBWR.
   • Establezca el valor de la variable en AUTO.

Este paso requiere el reinicio del servidor. Si va a habilitar la ejecución de scripts, puede posponer el reinicio hasta que se realice todo el trabajo de configuración.

Habilitación de la ejecución de scripts

1. Use SQL Server Management Studio (SSMS) o Azure Data Studio para conectarse a la instancia en la que instaló SQL Server Machine Learning Services.

2. Seleccione Nueva consulta para abrir una ventana de consulta y, luego, ejecute el comando siguiente:

   EXEC sp_configure
   

3. El valor de la propiedad external scripts enabled debería ser 0 en este momento. La característica está desactivada de forma predeterminada. Para activarlo de modo que pueda ejecutar scripts de R o Python, ejecute la instrucción siguiente:

   EXEC sp_configure  'external scripts enabled', 1
   RECONFIGURE WITH OVERRIDE
   

   Si ya ha habilitado la característica para el lenguaje R, no hace falta que ejecute RECONFIGURE una segunda vez para Python. La plataforma de extensibilidad subyacente admite ambos lenguajes.

Reinicie el servicio.

Después de que la instalación se haya completado, reinicie el motor de base de datos. Al reiniciar el servicio, también se reiniciará automáticamente el servicio SQL Server Launchpad relacionado.

Puede reiniciar el servicio mediante cualquiera de estos métodos:

• El comando Reiniciar contextual de la instancia del Explorador de objetos en SSMS
• El elemento Microsoft Management Console (MMC) de Servicios en el Panel de control
• Administrador de configuración de SQL Server

Comprobar la instalación

Haga lo siguiente para comprobar que se están ejecutando todos los componentes que se usan para iniciar los scripts externos:

1. En SQL Server Management Studio, abra una nueva ventana de consulta y ejecute el comando siguiente:

   EXECUTE sp_configure  'external scripts enabled'
   

   run_value se establece en 1.

2. Abra el elemento del panel de control Servicios o el Administrador de configuración de SQL Server y compruebe que el servicio SQL Server Launchpad se está ejecutando. Debe tener un servicio para cada instancia del motor de base de datos que tenga instalado R o Python. Para obtener más información sobre el servicio, consulte Arquitectura de extensibilidad en SQL Server Machine Learning Services.

3. Si Launchpad se está ejecutando, puede ejecutar scripts sencillos de R y Python para comprobar que los tiempos de ejecución de scripting externo pueden comunicarse con SQL Server.

   Abra una ventana nueva de consulta en SQL Server Management Studio y, luego, ejecute un script como el siguiente:

   • Para R:

     EXEC sp_execute_external_script  @language =N'R',
     @script=N'
     OutputDataSet <- InputDataSet;
     ',
     @input_data_1 =N'SELECT 1 AS hello'
     WITH RESULT SETS (([hello] int not null));
     GO
     

   • Para Python:

     EXEC sp_execute_external_script  @language =N'Python',
     @script=N'
     OutputDataSet = InputDataSet;
     ',
     @input_data_1 =N'SELECT 1 AS hello'
     WITH RESULT SETS (([hello] int not null));
     GO
     

   La primera vez que se carga el tiempo de ejecución del script externo, el script puede tardar un poco en ejecutarse. Los resultados deben tener un aspecto similar al siguiente:

   hello
   1

Configuración adicional

Si el paso de comprobación de scripts externos se ejecuta correctamente, puede ejecutar comandos de R o Python de SQL Server Management Studio, Visual Studio Code o cualquier otro cliente que pueda enviar instrucciones T-SQL al servidor.

Si recibió un error al ejecutar el comando, es posible que tenga que realizar configuraciones adicionales en el servicio o la base de datos. En el nivel de instancia, las configuraciones adicionales podrían incluir:

• Configuración de un firewall para SQL Server Machine Learning Services
• Habilitación de protocolos de red adicionales
• Habilitación de conexiones remotas
• Creación de un inicio de sesión para SQLRUserGroup
• Administración de cuotas de disco para impedir que los scripts externos ejecuten tareas que agoten el espacio en disco

En la base de datos, puede que necesite actualizaciones de configuración. Para obtener más información, vea Concesión de permiso a los usuarios para SQL Server Machine Learning Services.

Optimizaciones sugeridas

Ahora que todo funciona, puede que también le interese optimizar el servidor para admitir el aprendizaje automático o instalar modelos de aprendizaje automático previamente entrenados.

Optimización del servidor para la ejecución de scripts

La configuración predeterminada del programa de instalación de SQL Server está diseñada para optimizar el equilibrio del servidor para diversos servicios y aplicaciones.

En la configuración predeterminada, los recursos para el aprendizaje automático están restringidos a veces, especialmente en operaciones que usan mucha memoria.

Para asegurarse de que se asignen a los trabajos de aprendizaje automático la prioridad y los recursos correctos, se recomienda usar Resource Governor de SQL Server para configurar un grupo de recursos externos. Puede que también le interese cambiar la cantidad de memoria asignada al motor de base de datos de SQL Server o aumentar el número de cuentas que se ejecutan en el servicio SQL Server Launchpad.

• Para configurar un grupo de recursos para la administración de recursos externos, vea Creación de un grupo de recursos externos.

• Para cambiar la cantidad de memoria reservada para la base de datos, vea Opciones de configuración de memoria del servidor.

• Para cambiar el número de cuentas de R que puede iniciar SQL Server Launchpad, consulte Escalado de la ejecución simultánea de scripts externos en SQL Server Machine Learning Services.

Si usa la edición Standard Edition y no dispone de Resource Governor, puede usar vistas de administración dinámica, eventos extendidos de SQL Server y la supervisión de eventos de Windows como ayuda para administrar los recursos de servidor.

Instalación de paquetes adicionales de Python y R

Las soluciones de Python y R que cree para SQL Server pueden llamar a:

• Funciones básicas.
• Funciones de paquetes propios instalados con SQL Server.
• Paquetes de terceros compatibles con la versión de R y Python de código abierto que SQL Server instala.

Los paquetes que quiera usar de SQL Server deben estar instalados en la biblioteca predeterminada que la instancia usa. Si tiene una instalación independiente de Python o R en el equipo o si ha instalado paquetes en las bibliotecas de usuario, no puede usar esos paquetes desde T-SQL.

Para instalar y administrar paquetes adicionales, puede configurar grupos de usuarios para compartir paquetes en cada nivel de base de datos, o bien configurar roles de base de datos para permitir que los usuarios instalen sus propios paquetes. Para obtener más información, consulte Instalación de paquetes de Python e Instalación de nuevos paquetes de R.

Pasos siguientes

Los desarrolladores de Python pueden aprender a usar Python con SQL Server con estos tutoriales:

• Tutorial de Python: Predicción de alquileres de esquíes con regresión lineal en SQL Server Machine Learning Services
• Tutorial de Python: Creación de un modelo para clasificar clientes con aprendizaje automático de SQL

Los desarrolladores de R pueden empezar con algunos ejemplos sencillos y conocer los aspectos básicos del funcionamiento de R con SQL Server. Para conocer el siguiente paso, vea los vínculos siguientes:

• Inicio rápido: Ejecutar R en T-SQL
• Tutorial: Análisis en base de datos para desarrolladores de R