Как получить доступ для записи в папку библиотеки в экземпляре блокнота AI Platform R 3.6 в Google Cloud - PullRequest
Новая
       33

Как получить доступ для записи в папку библиотеки в экземпляре блокнота AI Platform R 3.6 в Google Cloud

0 голосов
/ 15 апреля 2020

У меня проблемы с установкой пакетов R в JupyterLab на платформе AI в Google Cloud. Я являюсь владельцем проекта, в котором я работаю. Я создал новый экземпляр R 3.6 с разрешением, установленным для учетной записи службы по умолчанию Compute Engine по умолчанию.

Проблема в том, что у меня по какой-то причине нет записи доступ к папке, в которой сохранены пакеты, хотя я являюсь владельцем проекта и, следовательно, должен иметь доступ на запись ко всему в проекте.

Вот что я пробовал, и я получаю сообщение об ошибке: 

install.packages("RCurl", repos='http://cran.us.r-project.org')

И это сообщение об ошибке, которое я получаю: 

Warning message in install.packages("RCurl", repos = "http://cran.us.r-project.org"):
“'lib = "/opt/conda/lib/R/library"' is not writable”
Error in install.packages("RCurl", repos = "http://cran.us.r-project.org"): unable to install packages
Traceback:

1. install.packages("RCurl", repos = "http://cran.us.r-project.org")
2. stop("unable to install packages")

Я пытался установить и аргумент repos, и не задавать его.

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 20 апреля 2020

По умолчанию пользователь jupyter по умолчанию не имеет доступа root, поскольку предполагается, что устанавливает пакеты локально . Например (помните, что вы можете заменить / tmp на локальный каталог): install.packages("leaflet", lib="/tmp")

0 голосов
/ 15 апреля 2020

У меня была точно такая же проблема этим утром. Мой коллега поделился своим методом использования R в jupypter в облаке Google. Если это поможет:

Создайте обычный вычислительный экземпляр, затем установите conda и выполните следующие команды: 

conda create --name r_3 r-base r-essentials r-devtools jupyterlab r-devtools

conda activate r_3

nohup jupyter lab --no-browser --port=12345 --ip='0.0.0.0' &

в облачной оболочке Google 

gcloud compute ssh --project "your-project-name" --zone "your-zone" "your-instance-name" -- -L 12345:localhost:12345 -4

затем после запуска нажмите на ссылку на блокнот jupyter: 

tail nohup.out
...