使用Microsoft R进行机器学习和模型发布(1)

熟悉Azure的同学们都知道，Azure上有一套提供可视化界面的机器学习套件，叫做Azure Machine Learning, 从数据的输入，选择，清洗，到模型的构建，测试，评估和发布都可以通过通过图像化方式，拖拖拽拽就可以完成，当然AML也支持你嵌入自己的R语言和Python语言开发的机器学习算法：

但对于很多数据科学家来讲， 更偏向于使用R语言来做所有事情。R语言是最为流行，最为强大的数据统计分析，机器学习和可视化语言，本身R来自于开源社区，因此也有着非常活跃的社区和强大的生态系统支持。虽然R非常流行，但如何在企业级环境里面部署R，如何处理大规模的数据，如何通过R快速的构建和发布机器学习模型，仍然不是一件简单的事情。

Microsoft R是基于开源的R构建的，提供了免费的Microsoft R客户端和Microsoft R open以及商业版本的Microsoft R Server，和开源R完全兼容，提供了总共超过10000个R的语言包，并且提供了一些额外的工具来支持企业级部署，包括远程部署和调试，平台支持，Web服务发布等功能。理想的情况是，数据科学家可以通过R快速构建模型，并一键发布到R集群提供运营服务，而开发人员或者产品团队可以根据数据科学家快速发布的R web service使用数据模型，同时，其他数据科学家也可以通过R client进行模型的测试，调试等等，如下图所示：

本文主要介绍如何通过Microsoft R server在企业级开发测试环境里面实现机器学习模型的构建，可视化，远端调试以及机器学习模型的发布，客户端的调用等步骤。

后续文章会介绍，如何在企业级的生产环境里面大规模部署R server集群。

备注：Microsoft R Server for Linux/Windows已经在Azure中国区正式上线

Azure上部署Microsoft R server for Linux

1. 登录到Azure的管理界面，选择"新建"-"虚拟机"-"全部"，在搜索框输入"Microsoft R Server"，可以看到微软提供多种不同操作系统的R Server：

1. 选择" Microsoft R Server (version 9.1.0) for Linux (Ubuntu version 16.04)"进行创建，输入基本的信息，如虚拟机名称，用户名，密码，一定要记住你的ssh登录密码：

1. 剩下的步骤和创建一台普通虚拟机没有差别，选择大小，地区，配置网络等等，再次不再赘述，在汇总页面看一看，没有问题，就选择确定进行虚拟机部署：

1. 部署完成后，在虚拟机总览界面上找到虚拟机的公共IP地址，使用putty或者其他ssh工具连接到Microsoft R Server，检查下已经安装的R Server package：

apt list --installed | grep microsoft

可以看到Microsoft R Server的多个组件已经安装，包括compute node， web node，以及dotnet framework

1. 我们需要进一步了解一下当前安装的R Server的版本，依赖关系等信息，使用dpkg命令进行检查，可以看到默认安装的R Server版本是9.1，依赖于mkl等包：

    

   dpkg –status Microsoft-r-server-computenode-9.1

1. 在命令行输入R或者Revo64，如果你的部署一切正常的话，应该出现如下界面：

Azure上配置Microsoft R Server for Linux(Ubuntu)

在一个典型的Microsoft R Server开发环境部署中，我们叫做One-Box配置，也就是说把企业级环境里面必须的组件都部署到了一台虚拟机上，适合做开发调试，具体的部署架构图如下所示：

Web node：用于http接入及认证。

Compute node：执行R语言创建服务，后续企业级创建可以看到，其实compute node可以大规模扩展。

SQLite data store: 存放一些元数据，配置信息以及session和服务信息

在Azure中国区创建Microsoft R server后，我们来对他进行配置。Microsoft R Server 提供了一个明行的工具叫做Administrator Utility来帮助用户进行配置，我们下面来进行One Box的配置：

1. 进入Microsoft R Server的安装目录，在Ubuntu上默认如下：

   cd /usr/lib64/microsoft-r/rserver/o16n/9.1.0/

    

2. 启动Administrator Utility工具，这个工具是Dotnet的，实际上是Linux的Dotnet，执行正常的话会显示一个配置界面：

   sudo dotnet Microsoft.RServer.Utils.AdminUtil/Microsoft.RServer.Utils.AdminUtil.dll

    

   

    

3. 首先需要设置本地管理员密码，这个是必须要做的第一步，选择2"set a local admin password",密码的设置是有要求的，是我们的复杂密码设置：

   

    

4. 然后设置本节点配置，之前其实我们说到，这部分主要是开发测试环境的配置，所以使用OneBox configuration，也就是web node和compute node都在一个计算机上，选择"Configure R Server for Operationalize"，然后选择A：One-Box:

期间会要求你输入admin的密码进行验证，

1. 配置完成后，我们来run一个诊断测试看看配置结果：

   选择"6. Run diagnostic tests"

   选择"B. Get raw server status"

   

   或者选择"A. Test configuration"

   

   可以看到服务器端的各个服务都是运行正常的，那么OneBox服务器端的配置到此完成。

    

2. 最后，web node使用12800端口对外连接提供服务，登录到Azure管理门户，选择虚拟机的NSG配置，在NSG上配置允许12800端口的访问，保存即可：

   

    

    

下一部分介绍R Client端安装，使用R进行远程执行，机器学习以及模型发布。