Windows下Machine Learning Server离线安装及远程登陆

  Machine Learning Server以前称为Microsoft R Server（9.10及以前版本）。Machine Learning Server支持各种大数据分析、预测模型和机器学习功能，并为用户提供与 R 语言完全兼容的最经济高效且速度最快的大数据分析，这实际上就是现代分析用户的标准。

  2015年11月，微软发布了全新的Visual Studio Dev Essentials项目，致力于为开发者提供为任意平台创建、编译和部署应用所需的所有开发工具。该项目包括免费应用（涵盖Visual Studio Community 和Visual Studio Express）、访问云服务和软件测试。本文将介绍通过Visual Studio Dev Essentials网站免费下载最新版的Machine Learning Server，以及安装中需要注意到问题。

第一步：下载Machine Learning Server

  首先从Visual Studio Dev Essentials网站下载Machine Learning Server（需要注册Microsoft 账户并加入Visual Studio Dev Essentials），然后现在对应版本的组件，具体如下表：

Component Download Used for Machine Learning Server setup Visual Studio Dev Essentials R Server Pre-trained Models MLM_9.2.1.0_1033.cab Pre-trained models,
R or Python Microsoft R Open 3.4.1.0 SRO_3.4.1.0_1033.cab R Microsoft Python Open SPO_9.2.1.0_1033.cab Python Microsoft Python Server SPS_9.2.1.0_1033.cab Python

第二步：安装Machine Learning Server

  解压缩en_machine_learning_server_for_windows_x64_11452137.zip文件，双击运行RServerSetup.exe启动安装程序。

  注：从命令行运行ServerSetup.exe /offline可以选择离线包所在路径。

  安装过程可以勾选Pre-trained以便于机器学习的使用。

第三步：设置远程账户密码

  Machine Learning Server安装完成后需要进行配置才可远程登陆，具体如下：

1、启动Administration Utility

• Windows7中直接打开Administration Utility
• Windows10中使用Powershell在Administration Utility目录下运行

.\runAdminUtils.ps1

安装路径：

C:\Program Files\Microsoft\ML Server\PYTHON_SERVER\o16nC:\Program Files\Microsoft\ML Server\R_SERVER\o16n

2、密码设置

  在启动界面选择1. Configure server->A. One-box (web + compute nodes)，进行密码设置

  此处为远程登陆用户和密码，密码规则需包含大写字母，小写字母和特殊字符，且不得小于8位

第四步：客户端安装

  这里推荐使用Visual Studio + R Client（直接从VS中下载）或者RStudio + Microsoft R Open 。

第五步：远程连接

  微软为了帮助开发人员和运维人员在远端服务器端开发，调测，测试R脚本，提供了一个叫做mrsdeploy的扩展包，借助于这个包，你可以将你的代码在远端执行和部署。mrsdeploy提供了两种连接云端R服务器的过程，一个是基于服务器用户名密码的认证的remoteLogin() ，另外一个使用Azure AD来做认证的：remoteLoginAAD(). 基本语法如下：

library(mrsdeploy)remoteLogin("ip地址:12800", session = TRUE, username = NULL, password = NULL) 

或者

library(mrsdeploy)remoteLoginAAD( endpoint, authuri = https://login.windows.net, tenantid = "<AAD_DOMAIN>", clientid = "<NATIVE_APP_CLIENT_ID>", resource = "<WEB_APP_CLIENT_ID>", session = TRUE, diff = TRUE, commandline = TRUE ) 

  用户名密码就是你在前文中用Admin Utility创建的用户名和密码

关闭远程：

remoteLoginout()

  查看原文

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参考链接：使用Microsoft R进行机器学习和模型发布