Trabajar en « RStudio » con la integración predeterminada de « Git » ( Watson Studio )

Creación de scripts R y aplicaciones Shiny

El repositorio Git al que se hace referencia en el proyecto se clona inicialmente en el almacenamiento del proyecto cuando se crea el proyecto. Puedes ver las versiones actuales de tus archivos en el repositorio Git, en el explorador de archivos situado en la parte inferior derecha de la interfaz gráfica de usuario de RStudio, dentro de la carpeta denominada userfs. Debes realizar todos los cambios en tus archivos R dentro de esa carpeta o en cualquiera de sus subcarpetas para poder sincronizarlos con Git.

Si una carpeta o subcarpeta contiene archivos de aplicación RShiny (es decir, archivos con los nombres app.R, ui.R o server.R), se considera que todos los archivos de dicha carpeta pertenecen a la aplicación Shiny (incluidos los archivos .R). De lo contrario, todos los archivos .R se consideran activos de script R.

1. Opcional: Añada colaboradores al proyecto si desea trabajar en el mismo archivo con otros. Consulte Colaboración.

2. Opcional: Preinstale las bibliotecas R que tenga para la app Shiny desde una red externa en la ubicación global /cc-home/_global_/R o en un volumen de almacenamiento persistente para evitar instalar estas bibliotecas cada vez que se despliegue la app Shiny. Asegúrese de que está conectado al volumen de almacenamiento al desplegar la app Shiny.

3. Para empezar a trabajar en scripts R:

   1. Seleccione Nuevo archivo > Script R o cargue un archivo R desde la máquina local.
   2. Guarde los cambios de archivo. No guarde el archivo bajo userfs/assets. El directorio assets está reservado para los archivos relacionados con los activos del proyecto.
   3. Puedes probar tus scripts antes de enviarlos al repositorio Git creando una tarea. Para crear tareas que se ejecuten con esos scripts, selecciona «Ver rama local» en la página de activos y, a continuación, pulsa el botón «Nueva tarea de código ».

4. O empezar a trabajar en aplicaciones Shiny:

   1. Pulse Nuevo archivo > Shiny Web App .... Aparece una nueva ventana de creación de aplicación Shiny.
   2. Especifique un nombre para la aplicación Shiny y deje userfs como el valor Crear en directorio . Para habilitar la sincronización con el repositorio Git , debe trabajar en este directorio o en cualquiera de sus subdirectorios. No funcione en el directorio /assets . Este directorio está reservado para archivos relacionados con activos de proyecto. Tanto app.R como ui.R/server.R contienen las instrucciones necesarias para crear la app y proporcionar una app de ejemplo que puede probar.
   3. Puede optar por crear una única aplicación de archivo (app.R) si la aplicación es sencilla y puede estar contenida en un archivo, para mayor simplicidad.
   4. O bien, puede elegir crear una aplicación que utilice varios archivos (ui.R/server.R) si la aplicación es más compleja y necesita que sus distintas facetas se editen por separado.
   5. Cuando haya terminado con la configuración, pulse Crear.
   6. Puede probar la ejecución de la aplicación pulsando Ejecutar aplicación. Cuando pulsa Ejecutar aplicación, aparece en la pantalla una ventana emergente que contiene la aplicación.

5. Puede utilizar datos de un conjunto de datos en los scripts o aplicaciones. Los formatos de conjuntos de datos compatibles incluyen texto, « CSV », « SPSS », SAS y Stata. Puede utilizar los activos de datos que ya se han importado en el proyecto pulsando Importar conjunto de datos en la pestaña Entorno , o pulsando Archivo y examinando el archivo en userfs/assets/data-asset, o cargándolos localmente pulsando Cargar en el panel Datos de la parte inferior derecha. Puede obtener una vista previa de los activos de datos en el panel de edición.

   Nota: En RStudio no es posible obtener una vista previa de conjuntos de datos que superen los 5 MB.

6. Cuando los archivos estén listos, envíe los cambios al repositorio Git :

   • Pulsando el menú de control de versiones de Git en la barra de menús del panel de edición principal:

     1. Pulse Confirmar y seleccione todos los archivos cambiados que desea enviar al repositorio Git .
     2. Añade una descripción del cambio y confirma los cambios marcados en la versión local de tu repositorio en tu sesión de RStudio.
     3. Pulse Enviar para enviar los cambios al repositorio remoto donde otros usuarios pueden ver y acceder a los cambios.
     4. Al pulsar Extraer en el panel de acciones Git , también puede extraer los cambios de archivo realizados por los colaboradores en el clon del repositorio.

   • Seleccionando el icono Git de la barra de acciones del proyecto:

     1. Pulse Confirmación en el menú.
     2. Añada una descripción, seleccione la rama de repositorio Git que ha elegido para el proyecto, seleccione los archivos y confirme los cambios.
     3. Pulse Push en el menú Git para enviar sus confirmaciones al repositorio.

   Los archivos R del repositorio « Git » que se suben no se añaden como recursos a la página «Recursos» del proyecto. Para crear tareas que se ejecuten con esos archivos, selecciona «Ver rama local» en la página «Activos» y, a continuación, haz clic en el botón «Nueva tarea de código ».

Uso de certificados compartidos

Puedes utilizar certificados de CA compartidos, personalizados y a nivel de plataforma en el IDE de RStudio en proyectos con la integración predeterminada de Git. Los administradores instalan los certificados personalizados a nivel de plataforma en una ubicación centralizada como secretos de Kubernetes (en el cpd-custom-ca-certs secreto), de modo que varios usuarios puedan utilizar el mismo certificado al trabajar con distintos servicios. El secreto se inserta automáticamente al iniciar un IDE de RStudio, por lo que tendrás acceso a estos certificados de forma automática. Para obtener más información, consulta «Creación de un secreto para almacenar certificados personalizados compartidos ».

Almacenamiento de archivos .rda intermedios

Puede guardar cualquier archivo intermedio, como, por ejemplo .rda , .md archivos.log o de texto, en cualquier volumen de almacenamiento instalado con watsonx Este volumen de almacenamiento se monta automáticamente al iniciar una sesión de RStudio. Gracias a esto, estos archivos pueden ser accedidos por todos los colaboradores del proyecto, y en aplicaciones o trabajos R Shiny que ejecutan scripts R.

Para obtener detalles sobre cómo utilizar un volumen de almacenamiento, consulte Gestión de volúmenes de almacenamiento.

Cómo trabajar con archivos de datos

En « RStudio », puedes trabajar con archivos de datos procedentes de diferentes fuentes:

Desde la vista «Archivos» de la interfaz de usuario de RStudio, puedes trabajar con:

• RStudio Los archivos y scripts de R RStudio se guardan en el directorio denominado userfs.

  Si añades archivos de datos directamente en la carpeta userfs, estos archivos no aparecerán como recursos de datos en el proyecto y no se podrán abrir ni previsualizar en RStudio. Además, si quieres seguir adelante y utilizar estos archivos de datos en una herramienta de Watson Studio, por ejemplo en Data Refinery, debes añadir los archivos como «Recursos de datos» al proyecto; consulta «Añadir archivos de datos como recursos del proyecto ».

• Activos de datos de proyecto

  Los activos de datos se listan en el directorio denominado assets/data_asset en userfs. Puedes abrir, ver y trabajar con estos recursos en RStudio. Si añade un archivo normal a este directorio, el archivo no se añade automáticamente como activo de datos al proyecto. Para añadir un archivo como un activo de datos a un proyecto, consulte Adición de activos de proyecto. Una vez que hayas añadido el archivo como recurso de datos al proyecto, podrás utilizarlo en diferentes herramientas, como «Data Preview», « Data Refinery » o « SPSS Modeler » en Watson Studio.

  No es posible abrir y ver los activos de datos conectados no puede estar en el directorio assets/data_asset . Solo se puede acceder a los activos de datos conectados mediante programación desde un script R en RStudio. Actualmente no es posible utilizar la ibm-watson-studio-lib biblioteca en RStudio.

• Archivos en subdirectorios bajo userfs

  Los archivos que crees en el sistema de archivos local de tu sesión de RStudio en userfs se guardan de forma permanente. Si cierras RStudio y vuelves a abrirlo otro día, por ejemplo, verás todos los archivos de las sesiones anteriores.

Carga y acceso a datos

Adición de archivos de datos como activos de proyecto

Para utilizar archivos de datos en RStudio, debes subirlos haciendo clic en el icono «Subir recurso al proyecto» de la página «Recursos» de tu proyecto, ya que estos archivos se añaden automáticamente como «Recursos de datos» a tu proyecto.

No obstante, si has subido o creado archivos de datos en RStudio, puedes añadir estos archivos a tu proyecto como recursos de datos del proyecto. Estos archivos deben estar en la assets/data_asset carpeta « RStudio ». Para añadir estos archivos como activos de datos al proyecto:

1. En la página Activos del proyecto, pulse Importar activos.
2. Seleccione Archivos de proyecto y el archivo de la carpeta project_data_assets que desea añadir al proyecto como activo.

Ejecución de un script R como trabajo

Puede ejecutar el script como una tarea en un entorno de RStudio en Watson Studio o en un clúster remoto de Hadoop. Consulte:

• Para crear una tarea que ejecute un script de R en un entorno de RStudio, consulta «Creación de tareas basadas en código ».

• Para crear un trabajo para ejecutar un script R en un clúster Hadoop , necesita un clúster Hadoop que admita scripts R y R. Además, debe habilitar la característica en el clúster Hadoop modificando un archivo de configuración. Consulte Administración de clústeres de Apache Hadoop, subsección scriptLanguages en Detalles sobre el contenido de los archivos JSON para obtener más detalles. Todas las bibliotecas que necesita para el script R deben estar disponibles en el clúster.

  Para ejecutar un trabajo en el clúster Hadoop , primero debe crear un entorno Hadoop . Después de crear este entorno de Hadoop Yarn, puede seleccionarlo al crear el trabajo para el script R desde la página Trabajos del proyecto.

Despliegue de scripts en un espacio

Puede mover activos de un proyecto con integración de Git predeterminada a un espacio de despliegue:

1. Creación de un archivo de archivado Git (un archivo ZIP que contiene el contenido del repositorio desde una rama o etiqueta determinada) en la interfaz de usuario del proveedor Git .
2. Importando este archivo ZIP en un espacio de despliegue existente.

Como resultado, se crea un recurso de paquete de código que contiene todos los archivos de código que has creado con RStudio. Consulte Importación de espacios y proyectos en espacios de despliegue existentes.

Cómo trabajar con solicitudes

Si el servicio watsonx.ai está instalado en el clúster, puede añadir varias solicitudes de ejemplo para modelos específicos en el código R. Para añadir una indicación de ejemplo, haz clic en el icono «Fragmentos de código», selecciona «Diseño de indicaciones » y explora las distintas categorías para encontrar una indicación de ejemplo. Cuando selecciones una sugerencia, haz clic en «Copiar al portapapeles» y, a continuación, pega el código en el editor de archivos de RStudio.

Más información

• Creación de un trabajo para ejecutar un script R
• RStudio Resumen
• EntornosHadoop
• Uso de Spark en RStudio
• Utilización de libs desde el repositorio de Anaconda
• Acceso a datos en bases de datos MySQL utilizando la biblioteca RMariaDB
• Conexión de la aplicación Shiny a un volumen de almacenamiento persistente