Linux で R を教えるためのラボを設定

[アーティクル]
11/15/2023

重要

Azure Lab Services は 2027 年 6 月 28 日に廃止されます。詳細については、提供終了ガイドを参照してください。

Note

この記事では、ラボアカウントに代わり導入されたラボプランで使用できる機能について説明します。

R は、統計的なコンピューティングとグラフィックス用のオープンソースの言語と環境です。これは、遺伝学の統計分析を始め、自然言語処理、財務データの分析において使用されています。 R には、対話型のコマンドラインエクスペリエンスが用意されています。 RStudio は、R 言語で使用できる対話型開発環境 (IDE) です。無料版には、コード編集ツール、統合されたデバッグエクスペリエンス、パッケージ開発ツールが用意されています。

この記事では、RStudio と R の、統計的コンピューティングを使用する必要があるクラスの構成要素としての側面のみを取り上げます。ディープラーニングや、Python と Jupyter Notebooks を扱う種類のクラスでは、RStudio の設定方法が異なります。各記事では、マーケットプレースイメージの Data Science Virtual Machine for Linux (Ubuntu) を使用する方法について説明しています。それには、プレインストールされた RStudio など、多くのデータサイエンス関連ツールが含まれています。

ラボの構成

このラボを設定するには、Azure サブスクリプションとラボ計画が必要です。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。

外部リソース構成

クラスによっては、大きなデータファイルなどのファイルを外部に保存する必要があります。オプションとセットアップ手順については、Azure Lab Services で外部ファイルストレージを使用することに関するページを参照してください。

学生に共有 Microsoft R Server を用意する場合は、ラボを作成する前にサーバーをセットアップしておく必要があります。共有サーバーをセットアップする方法の詳細については、「Azure Lab Services で共有リソースを使用してラボを作成する方法」を参照してください。 RStudio Server を作成する手順については、「Debian および Ubuntu 用 RStudio Server のダウンロード」と「オープンソース版 Rstudio Server へのアクセス」を参照してください。

外部リソースを使う場合は、自分のラボ計画を使用して Azure Lab Services の仮想ネットワークに接続する必要があります。

重要

高度なネットワークは、ラボ計画の作成時に有効にする必要があります。後で追加することはできません。

ラボ計画の設定

Azure サブスクリプションを取得したら、Azure Lab Services で新しいラボ計画を作成できます。新しいラボ計画の作成の詳細については、ラボ計画の設定方法に関するチュートリアルを参照してください。既存のラボ計画を使用することもできます。

次の表の説明に従って、ラボ計画の設定を有効にします。 Azure Marketplace イメージを有効にする方法の詳細については、「ラボ作成者が利用できる Azure Marketplace イメージを指定する」を参照してください。

ラボ計画の設定	手順
マーケットプレースの画像	Ubuntu Server 18.04 LTS イメージを有効にします。

ラボの設定

ラボを作成する方法については、チュートリアル: ラボの設定に関するページを参照してください。ラボの作成時には、次の設定を使用します。

ラボの設定	値と説明
仮想マシンサイズ	Small GPU (コンピューティング)
VM イメージ	Ubuntu Server 18.04 LTS
リモートデスクトップ接続を有効にする	RDP の使用を選択した場合には、この設定を有効にしてください。ラボマシンに接続するための X2Go を選択した場合、この設定は必要ありません。

代わりに RDP を使用する場合は、ラボを発行する前に、SSH を使用して Linux VM に接続し、RDP パッケージと GUI パッケージをインストールする必要があります。その後、学生は RDP を使用して Linux VM に接続できます。詳細については、Linux VM 用にグラフィカルリモートデスクトップを有効にする方法に関するページを参照してください。

テンプレートの構成

テンプレートマシンが作成されたら、マシンを起動し、そこに接続して R のインストールを行い、RStudio Desktop および、オプションで X2Go Server をインストールします。

まず、apt を更新し、コンピューター上の既存のパッケージをアップグレードしてみましょう。

sudo apt update 
sudo apt upgrade

X2Go サーバーのインストール

X2Goを使用する場合は、サーバーのインストールを行います。まず、SSH を使用して Linux ラボ VM に接続して、サーバーコンポーネントをインストールする必要があります。この処理が完了したら、X2Go クライアントを使用して接続した後、セットアップの残りの部分を完了できます。

X2Go の既定のインストールには、RStudio との互換性がありません。この問題を回避するには、x2goagent オプションファイルを更新します。

/etc/x2go/x2goagent.options ファイルを編集します。 sudo でファイルを編集することを忘れないでください。
1. 次の状態の行をコメント解除します: X2GO_NXAGENT_DEFAULT_OPTIONS+=" -extension GLX"
2. 次の状態の行をコメント化します: X2GO_NXAGENT_DEFAULT_OPTIONS+=" -extension GLX"
新しいオプションが使用されるように、X2Go サーバーを再起動します。
```
sudo systemctl restart x2goserver
```

または、X2Go の GLX の回避策手順に従って、必要なライブラリを作成することもできます。

R をインストールする

R を VM にインストールするにはいくつかの方法があります。 R は、包括的な R アーカイブネットワーク (CRAN) リポジトリからインストールします。ここでは、R の最新バージョンが提供されます。このリポジトリがマシンに追加されたら、R と他の多くの関連パッケージをインストールできます。

CRAN リポジトリを追加する必要があります。コマンドは、R 用 Ubuntu パッケージ概説に公開されている手順から変更されています。

#download helper packages
sudo apt install --no-install-recommends software-properties-common dirmngr
# download and add the signing key (by Michael Rutter) for these repos
sudo wget -q "https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu/marutter_pubkey.asc" -O /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc
#add repository
sudo add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/"

それでは以下のコマンドを実行して、R をインストールします。

sudo apt install r-base

RStudio のインストール

R をローカルにインストールしたので、RStudio IDE をインストールできます。 RStudio Desktop の無料バージョンをインストールします。使用可能なすべてのバージョンについては、「RStudio のダウンロード」を参照してください。

RStudio 用のコード署名キーをインポートします。

sudo gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com  --recv-keys 3F32EE77E331692F

Ubuntu 用の R StudioのDebian Linux Package file (.deb) をダウンロードします。ファイルは rstudio-{version}-amd64.deb の形式です。次に例を示します。
```
export rstudiover="1.4.1717"
wget --quiet -O rstudio.deb https://download1.rstudio.org/desktop/bionic/amd64/rstudio-$rstudiover-amd64.deb
```
gdebi を使用して RStudio をインストールします。 apt にローカルファイルをインストールしていることを示すために、必ずファイルパスを使用してください。
```
sudo apt install gdebi-core 
echo "y" | gdebi rstudio.deb –quiet
```

CRAN パッケージ

これで、必要な CRAN パッケージをインストールできます。まず、現在のR 4.0 またはそれ以降の「c2d4u」リポジトリを追加します。

sudo add-apt-repository ppa:c2d4u.team/c2d4u4.0+

便利な R パッケージのクイックリストのアーティクルにあるように、install.packages(“package name”) コマンドを R のインタラクティブセッションで使用します。または、RStudio で [ツール] -> [パッケージのインストール] メニュー項目を使用します。

パッケージを見つける際に情報が必要な場合は、タスク別のパッケージの一覧やアルファベット順のパッケージの一覧を参照してください。

コスト

このクラスのコスト見積もりの例について説明します。学生数が 25 名のクラスがあるとします。各学生には、20 時間の授業時間が予定されています。予定された授業時間の他に、宿題や課題を行うための時間として、追加の 10 時間が各学生に割り当てられます。ここで選択した仮想マシンのサイズは、Small GPU (Compute) で、139 ラボユニットです。

25 人の学生 x (予定された 20 時間 + 10 クォータ時間) x 139 ラボユニット x 0.01 USD/時間 = 1042.5 USD

重要

このコスト見積もりは、例を示すためだけのものです。現在の価格の詳細については、「Azure Lab Services の価格」を参照してください。

次のステップ

テンプレートイメージをラボに発行できるようになります。詳細については、「テンプレート VM の発行」を参照してください。

ラボを設定するときは、次の記事を参照してください。

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