Installieren Sie R-Pakete in Azure ML

Seinen mein 1. mal mit Azure ML und ich bin eine harte Zeit. Ich brauche zum installieren mehrerer R packages die nicht vorgesehen sind standardmäßig in Azure ML. Um es einfach zu halten, können davon ausgehen, dass ich nur für die Installation benötigt forecast Paket.

Basierend auf dem, was geschrieben ist hier, ich muss auch planen Sie die installation der Abhängigkeiten der forecast package. Jedoch, basierend auf den Dokumentation, die forecast package hat fast ein Dutzend Abhängigkeiten. Darüber hinaus werden diese Abhängigkeiten müssen wohl Abhängigkeiten, die nicht standardmäßig installiert sind, in Azure ML. Darüber hinaus scheint es nicht ganz richtig das hochladen einer zip-Datei in Azure ML und zu versuchen, alle Abhängigkeiten zu erarbeiten.

Gibt es eine andere Möglichkeit Sie zu installieren, die forecast package dass ist leichter und einfacher als das, was ich online gefunden? Was müssen Unternehmen tun? Hochladen einer zip-Datei scheint nicht lebensfähig!

InformationsquelleAutor Xavier | 2017-04-03



3 Replies
  1. 1

    Können Sie miniCRAN (https://cran.r-project.org/web/packages/miniCRAN/index.html) bauen Sie die zip-Datei mit allen Abhängigkeiten enthalten sind, dann laden Sie die zip-Datei und verwenden Sie zum installieren der benötigten Pakete. Es erlaubt Ihnen auch, wählen Sie die Ziel-Plattform (type=“gewinnen.binary“) und R-version (RVersion=“3.1″), die entscheidend bei der Verwendung von Azure ML. Es gibt ein tutorial hier ( http://blog.revolutionanalytics.com/2015/10/using-minicran-in-azure-ml.html ), beschreibt die Schritte.

  2. 1

    Leider ja. Sie können tun 2 Dinge.

    1. Zunächst herausfinden, welche der Abhängigkeiten sind bereits installiert, in azureml.
      Sehen dieser Beitrag

      Verwenden, Führen Sie R-Skript Aufgabe in AML studio und kopieren Sie den unten Drehbuch:

      out <- data.frame(installed.packages(,,,fields=”Description”))
      maml.mapOutputPort(“out”)
    2. Sammeln alles hing Pakete (Importe und linkingto) und fügen Sie diese in die zip-Datei (in der richtigen Reihenfolge) und befolgen Sie die Informationen in die Artikel, die Sie verlinkt wird.

    Ich verwenden Sie option 1, da diese begrenzt die Menge der benötigten Pakete. Aber bewusst sein, Unterschiede version auf azureML und cran.

  3. 1

    Gibt es eine andere einfache Lösung zum hochladen von benutzerdefinierten Paket auf Azure ML Studio. Ich habe verwendet, quanteda als Beispiel. Leeren Sie die Pakete installiert Ordner. . Es ist notwendig, zu vermeiden, die Verwirrung zwischen den Paketen, die bereits waren in das lokale Umfeld und die, die kürzlich installiert wurden. Als Nächstes installieren Sie das Paket. Während der installation ist es wichtig zu halten, der die Pakete installiert und die Reihenfolge der installation (wie diese Pakete können auch Ihre eigenen Abhängigkeiten).

     - le package ‘chron’ a été décompressé et les sommes MD5 ont été
       vérifiées avec succés 
     - le package ‘RColorBrewer’ a été décompressé et
       les sommes MD5 ont été vérifiées avec succés
     - ...
     - le package ‘quanteda’ a été décompressé et les
       sommes MD5 ont été vérifiées avec succés

    Finden Sie alle relevanten Pakete in den gleichen Ordner wie oben erwähnt: die C:\Users\\Documents\R\win-library\. Es ist dann erforderlich zu komprimieren, jedes Paket separat. Um Zeit zu sparen, können Sie erstellen Sie eine einfache batch-Datei wird zip (mit 7z Anwendung) die einzelnen Ordner in das Verzeichnis (for /d %%X in (*) do „c:\Program Files\7-Zip\7z.exe“ a „%%X.zip“ „%%X\“).

    Legen Sie dann alle Archive in ein und laden Sie Sie auf der Azure ML-Umgebung.
    HINWEIS: die meisten der Pakete, die quanteda hängt davon ab, bereits installiert sind auf dem Azure-virtuellen Maschine, so gibt es keine Notwendigkeit, manuell zu installieren. Aber für die anderen, ist es notwendig, diese manuell installieren vor der Installation der quanteda. Sie können entweder vergleichen Sie die Liste der Abhängigkeiten, die mit der verfügbaren Pakete-Liste oder laden Sie alles, was und hinzufügen der Pakete Schritt für Schritt und schauen Sie durch die Ausgabe von log. Zum Beispiel, wenn Sie installieren quanteda direkt ohne Installation von Abhängigkeiten (zu installieren.Pakete(„src/quanteda.zip“, lib = „.“, repos = NULL, verbose = TRUE)) mit den folgenden Fehler generiert:

    Error in loadNamespace(i, c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[i]]) : 
    there is no package called 'ca'

    Nun ist es offensichtlich, dass alle Pakete, die gehen vor “ ca “ sind bereits vorinstalliert. So, das hinzufügen zusätzlicher installation das Problem lösen wird. So installieren Sie die quanteda die folgenden Befehle benötigt:

    install.packages("src/ca.zip", lib = ".", repos = NULL, verbose = TRUE)
    install.packages("src/quanteda.zip", lib = ".", repos = NULL, verbose = TRUE)
    library(quanteda, lib.loc=".", verbose=TRUE)

    Sind Sie nun in der Lage, verwenden Sie die benutzerdefinierten Pakete.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.