RStudio ambienti ( RStudio Server Runtimes )
È possibile lanciare RStudio solo in un ambiente RStudio. Può essere l'ambiente predefinito RStudio, incluso nel servizio RStudio Server Runtimes, o un ambiente RStudio creato dall'utente.
Modelli di ambiente predefiniti
Watson Studio offre modelli di ambiente RStudio predefiniti che possono essere utilizzati per iniziare rapidamente a lavorare in RStudio senza dover creare modelli di ambiente RStudio personalizzati. I modelli di ambiente inclusi sono elencati in Modelli nella pagina Ambienti nella scheda Gestisci del progetto.
| Nome | Configurazione hardware | Versione software |
|---|---|---|
RStudio with Runtime 25.1 on R 4.4 |
1 vCPU e 2 GB RAM | R 4.4 |
RStudio non è attualmente supportato sulla piattaforma Z ( s390x ).
Se non si crea un modello di ambiente RStudio, viene avviato l'ambiente predefinito per la versione di R installata.
Modifica del tempo di esecuzione di RStudio
Se si nota che l'elaborazione è molto lenta, si può creare un modello di ambiente per un runtime più grande e riavviare RStudio nel runtime più grande.
Per modificare il runtime dell'ambiente RStudio :
- Salvare i dati dalla sessione corrente prima di passare a un altro ambiente.
- Arrestare il runtime attivo di RStudio sotto Tool runtimes nella pagina Environments della scheda Manage del progetto.
- Riavviate RStudio dal menu Launch IDE sulla barra delle azioni del progetto e selezionate l'ambiente con la potenza di calcolo e la capacità di memoria che meglio soddisfa i requisiti di elaborazione dei dati.
Ambito runtime
Un runtime dell'ambiente RStudio ha sempre uno scope per un progetto e un utente. Ogni utente può avere un solo runtime RStudio per progetto alla volta. Se si avvia RStudio in un progetto in cui è già attiva una sessione RStudio, la sessione attiva esistente viene scollegata e si può continuare a lavorare nella nuova sessione RStudio.
Dopo aver avviato RStudio, il runtime che diventa attivo per la sessione è elencato sotto Tool runtimes nella pagina Environments della scheda Manage del progetto. È possibile arrestare il runtime da questa pagina.
TSClustQuesti pacchetti non sono inclusi in Runtime 25.1:, Tmap e sf. Per installarli manualmente, usa questo codice: install.packages("package_name", dependencies = TRUE)