我之前也遇到过一模一样的困扰——想用R Server的rxGlm但不想碰RStudio，试了好几种方法才搞定，给你分享几个亲测有效的步骤：

• 让Jupyter识别R Server环境
  R Server本质是微软定制的R版本，核心是让Jupyter的R内核指向R Server的安装路径：

  1. 找到你的R Server安装目录：
     • Windows通常是C:\Program Files\Microsoft\R Server\R_SERVER\bin\x64\R.exe
     • Linux一般是/opt/microsoft/rserver/[版本号]/bin/R
  2. 打开R Server自带的R终端（别用系统里的普通R），安装并配置Jupyter内核：

     install.packages("IRkernel")
     # 给这个内核起个好区分的名字，比如"R Server"
     IRkernel::installspec(name = "ir_server", displayname = "R Server")
     

• 验证rxGlm是否正常工作
  打开Jupyter Notebook，选择刚添加的「R Server」内核，运行测试代码：

  # 加载rxGlm所属的RevoScaleR包
  library(RevoScaleR)
  # 用内置数据集测试
  data(mtcars)
  glm_model <- rxGlm(mpg ~ wt + cyl, data = mtcars)
  summary(glm_model)
  

  如果能正常输出模型摘要，就说明环境配置成功了。

• 解决常见的依赖/权限问题

  • 如果运行时提示缺少包，一定要在R Server的R终端里安装（别用普通R）：

    install.packages(c("RevoScaleR", "ggplot2")) # 根据报错信息补全缺失包
    

  • Windows用户如果遇到权限报错，试着以管理员身份启动Jupyter，或者给R Server的安装目录赋予读写权限。
  • 如果之前添加过普通R内核，建议先删除旧配置（路径在~/.local/share/jupyter/kernels/下，找到带r字样的文件夹删掉），再重新配置R Server内核。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tmthyjames