Configurar um laboratório para ensinar R no Windows com o Azure Lab Services

Este artigo mostra como configurar uma classe no Azure Lab Services para ensinar R e RStudio.

R é uma linguagem do código-fonte usada para computação e gráficos estatísticos. A linguagem R é usada na análise estatística de genética, processamento de linguagem natural e análise de dados financeiros. R oferece uma experiência de linha de comando interativa. O RStudio é um IDE (ambiente de desenvolvimento integrado) disponível para a linguagem R. A versão gratuita oferece ferramentas de edição de código, uma experiência de depuração integrada e ferramentas de desenvolvimento de pacotes.

Este artigo se concentra no uso de R e RStudio para computação estatística. Os tipos de classe [deep learning] (class-type-deep-learning-natural-language-processing.md) e Python e Jupyter Notebooks configuram o RStudio de forma diferente. Cada artigo descreve como usar a imagem de marketplace de Máquina Virtual de Ciência de Dados para Linux (Ubuntu), que tem muitas ferramentas relacionadas a ciência de dados, inclusive RStudio, pré-instalada.

Pré-requisitos

Para configurar este laboratório, você precisa de acesso a uma assinatura do Azure. Discuta com o administrador da sua organização para ver se você pode obter acesso a uma assinatura do Azure existente. Se você não tiver uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.

Configuração do laboratório

Configuração de recurso externo

Algumas classes exigem que arquivos, como arquivos de dados grandes, sejam armazenados externamente.

Se você optar por ter um Microsoft R Server compartilhado para os alunos, o servidor deverá ser configurado antes da criação do laboratório. Para obter mais informações para configurar um servidor compartilhado, confira como criar um laboratório com um recurso compartilhado no Azure Lab Services. Para obter instruções para criar um servidor RStudio, confira Baixar o servidor RStudio para Debian e Ubuntu e Acessar o servidor RStudio de código aberto.

Se você optar por usar recursos externos, precisará conectar a rede virtual no Azure Lab Services ao seu plano de laboratório.

Configurações do plano de laboratório

Depois de ter uma assinatura do Azure, você poderá criar um plano de laboratório no Azure Lab Services. Para obter mais informações sobre como criar um novo plano de laboratório, consulte Início Rápido: Configurar recursos para criar laboratórios. Você também pode usar um plano de laboratório existente.

Configurações do laboratório

Para saber como criar um laboratório, confira Tutorial: configurar um laboratório. Use as seguintes configurações ao criar o laboratório.

Configuração do modelo

Depois que a máquina virtual de modelo for criada, execute as seguintes etapas para configurar o laboratório:

1. Inicie a máquina virtual de modelo e conecte-se à máquina usando RDP.

2. Instalar o R na VM de modelo

3. Instalar o RStudio na VM de modelo

Instalar o R

Para instalar o R na máquina virtual de modelo:

1. Baixe o instalador mais recente de R para Windows.

   Para ver uma lista completa das versões disponíveis, confira a página de download de R para Windows.

2. Execute o instalador.

   1. Para o prompt Selecionar idioma de instalação, escolha o idioma que você deseja e selecione OK
   2. Na página Informações do instalador, leia o contrato de licença. Selecione Avançar para aceitar o contrato e continuar.
   3. Na página Selecionar local de destino, aceite o local de instalação padrão e selecione Avançar.
   4. Na página Selecionar componentes, opcionalmente, desmarque a opção Arquivos de 32 bits. Para obter mais informações sobre a execução de versões de R de 32 bits e 62 bits, confira a pergunta frequente A linguagem R de 32 bits e de 64 bits podem ser instaladas no mesmo computador?
   5. Na página Opções de inicialização, deixe as opções de inicialização como Não (aceitar os padrões) . Se você quiser que a GUI (interface gráfica do usuário) da R use janelas separadas (SDI) ou a ajuda de texto sem formatação, escolha o botão de opção Sim (personalizar inicialização) e altere as opções de inicialização nas páginas a seguir do assistente.
   6. Na página Selecionar Pasta do Menu Iniciar, selecione Avançar.
   7. Na página Selecionar tarefas adicionais, opcionalmente selecione Criar um atalho na área de trabalho. Selecione Avançar.
   8. Na página Instalando, aguarde a conclusão da instalação.
   9. Na página Concluindo a R para Windows, clique em Concluir.

Você também pode executar a instalação da R usando o PowerShell. O exemplo de código a seguir mostra como instalar a R sem o componente de 32 bits e adiciona um ícone na área de trabalho para a versão mais recente da R. Para ver uma lista completa de opções de linha de comando para o instalador, confira Parâmetros de linha de comando de configuração.

#Avoid prompt to setup Internet Explorer if we must parse download page
Set-ItemProperty -Path "HKLM:\SOFTWARE\Microsoft\Internet Explorer\Main" -Name "DisableFirstRunCustomize" -Value 2

$outputfile = "R-win.exe"

$result = Invoke-WebRequest "https://cran.r-project.org/bin/windows/base/release.html" -OutFile $outputfile -PassThru

#Check if we need to parse the result ourselves, to find the latest version of R
if ($result.StatusCode -eq '200' -and $result.Headers["Content-Type"] -eq 'text/html')
{
    $metaTag = $result.ParsedHtml.Head.children | Where-Object {$_.nodeName -eq 'META'}
    if ($metaTag.content  -match "R-\d+\.\d+\.\d+-win.exe"){
        $outputfile = $Matches.0

        #Download latest version
        Invoke-WebRequest "https://cran.r-project.org/bin/windows/base/$outputfile" -OutFile $outputfile
    }else{
        Write-Error "Unable to find latest version of R installer.  Go to https://cran.r-project.org/bin/windows/base/release.html to download manually."
    }
}

#Install Silently
$installPath = Get-Item -Path $outputfile
Start-Process -FilePath $installPath.FullName -ArgumentList "/VERYSILENT /LOG=r-install.log /NORESTART /COMPONENTS=""main,x64,translations"" /MERGETASKS=""desktopicon"" /LANG=""en""" -NoNewWindow -Wait

Instalar RStudio

Depois de instalar o R na VM de modelo, instale o IDE do RStudio. Neste artigo, você instalará a versão gratuita do RStudio Desktop. Para ver todas as versões disponíveis, confira Downloads do RStudio.

1. Baixe o instalador de R Studio para Windows 10. O arquivo do instalador está no formato rstudio-{version}.exe.

2. Execute o instalador RStudio.

   1. Na página Bem-vindo à configuração do RStudio do assistente de Configuração do RStudio, selecione Avançar.
   2. Na página Escolher local de instalação, selecione Avançar.
   3. Na página Escolher pasta do menu iniciar, selecione Instalar.
   4. Na página Instalando, aguarde a conclusão da instalação.
   5. Na página Concluindo a configuração do RStudio, clique em Concluir.

Para executar as etapas de instalação do RStudio usando o PowerShell, execute os comandos a seguir. Confira Downloads do RStudio para verificar se a versão do RStudio está disponível antes de executar os comandos.

$rstudiover="1.4.1717"
$outputfile = "RStudio-$rstudiover.exe"

#Download installer executable
Invoke-WebRequest "https://download1.rstudio.org/desktop/windows/RStudio-$rstudiover.exe" -OutFile $outputfile

#Install RStudio silently
$installPath = Get-Item -Path $outputfile
Start-Process -FilePath $installPath.FullName -ArgumentList "/S" -NoNewWindow -Wait

Instalar pacotes CRAN

CRAN (Rede de Arquivos R abrangente) é o repositório de software central do R. Entre outros, o repositório contém pacotes R, que você pode usar para estender seus programas do R.

Para instalar pacotes CRAN na máquina virtual de modelo:

• Use o comando install.packages(“package name”) em uma sessão interativa da R, conforme mostrado no artigo lista rápida de pacotes úteis do R.

• Como alternativa, use o item de menu Ferramentas>Instalar Pacotes no RStudio.

Consulte a lista de pacotes por tarefas ou lista alfabética de pacotes.

Custo

Esta seção fornece uma estimativa de custo para executar essa aula para 25 usuários de laboratório. Há 20 horas de tempo de aula agendado. Além disso, cada usuário recebe uma cota de 10 horas para tarefas de casa ou trabalhos fora do tempo de aula agendado. O tamanho da máquina virtual escolhida era GPU pequena (Computação) , que tem 139 unidades de laboratório.

• 25 usuários de laboratório × (20 horas agendadas + 10 horas de cota) × 139 unidades de laboratório

Próximas etapas

A imagem de modelo agora pode ser publicada no laboratório. Para obter mais informações, confira Publicar a VM de modelo.

Ao configurar o laboratório, consulte os seguintes artigos:

• Definir cota
• Definir um agendamento
• Adicionar usuários
• Links de registro por email para alunos