تثبيت وتشغيل حاويات تحليل المشاعر
تمكنك الحاويات من استضافة واجهة برمجة تطبيقات تحليل المشاعر على البنية التحتية الخاصة بك. إذا كانت لديك متطلبات أمان أو إدارة بيانات لا يمكن الوفاء بها عن طريق الاتصال ب Sentiment Analysis عن بعد ، فقد تكون الحاويات خيارا جيدا.
إذا لم يكن لديك اشتراك Azure، فأنشئ حساباً مجانياً قبل أن تبدأ.
المتطلبات الأساسية
يجب أن تستوفي المتطلبات الأساسية التالية قبل استخدام حاويات تحليل المشاعر. إذا لم يكن لديك اشتراك Azure، فأنشئ حساباً مجانياً قبل أن تبدأ.
- Docker مثبت على كمبيوتر مضيف. يجب تكوين Docker للسماح للحاويات بالاتصال ببيانات الفوترة وإرسالها إلى Azure.
- في Windows ، يجب أيضا تكوين Docker لدعم حاويات Linux.
- يجب أن يكون لديك فهم أساسي لمفاهيم Docker.
- مورد لغة مع طبقة التسعير المجانية (F0) أو القياسية (S).
جمع المعلمات المطلوبة
هناك حاجة إلى ثلاثة معلمات أساسية لجميع حاويات الخدمات المعرفية. يجب أن تكون شروط ترخيص برامج Microsoft موجودة بقيمة قبول. هناك حاجة أيضا إلى مفتاح URI وواجهة برمجة التطبيقات لنقطة النهاية.
URI نقطة النهاية
{ENDPOINT_URI} تتوفر القيمة في صفحة نظرة عامة على مدخل Azure لمورد الخدمات المعرفية المقابل. انتقل إلى صفحة نظرة عامة ، ومرر مؤشر الماوس فوق نقطة النهاية، وستظهر أيقونة نسخ إلى الحافظة . انسخ نقطة النهاية واستخدمها عند الحاجة.
المفاتيح
{API_KEY} يتم استخدام القيمة لبدء تشغيل الحاوية وهي متوفرة في صفحة مفاتيح مدخل Azure من مورد الخدمات المعرفية المقابل. انتقل إلى صفحة المفاتيح ، وحدد أيقونة نسخ إلى الحافظة .
هام
يتم استخدام مفاتيح الاشتراك هذه للوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات الخدمات المعرفية. لا تشارك مفاتيحك. تخزينها بشكل آمن. على سبيل المثال، استخدم Azure Key Vault. نوصي أيضا بإعادة إنشاء هذه المفاتيح بانتظام. مفتاح واحد فقط ضروري لإجراء استدعاء واجهة برمجة التطبيقات. عند إعادة إنشاء المفتاح الأول، يمكنك استخدام المفتاح الثاني لاستمرار الوصول إلى الخدمة.
متطلبات الكمبيوتر المضيف وتوصياته
المضيف هو جهاز كمبيوتر يستند إلى x64 يقوم بتشغيل حاوية Docker. يمكن أن يكون جهاز كمبيوتر في المبنى الخاص بك أو خدمة استضافة Docker في Azure، مثل:
- Azure Kubernetes Service.
- Azure Container instances.
- A Kubernetes cluster deployment to Azure Stack. لمزيد من المعلومات، راجع نشر Kubernetes إلى Azure Stack.
يصف الجدول التالي الحد الأدنى والمواصفات الموصى بها للحاوية المتوفرة. يجب أن يكون كل نواة وحدة المعالجة المركزية 2.6 غيغاهرتز على الأقل (GHz) أو أسرع. يتم أيضا سرد المعاملات المسموح بها في الثانية (TPS).
| الحد الأدنى من مواصفات المضيف | مواصفات المضيف الموصى بها | الحد الأدنى من TPS | الحد الأقصى ل TPS | |
|---|---|---|---|---|
| تحليل المشاعر | 1 نواة، ذاكرة 2 جيجابايت | 4 النوى، ذاكرة 8GB | 15 | 30 |
يتوافق --cpus قلب وحدة المعالجة المركزية والذاكرة مع الإعدادات والإعدادات --memory المستخدمة كجزء من docker run الأمر.
احصل على صورة الحاوية باستخدام docker pull
تتوفر حاوية تحليل المشاعر v3 بعدة لغات. لتنزيل الحاوية الخاصة بالحاوية الإنجليزية، استخدم الأمر أدناه.
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/sentiment:3.0-en
لتنزيل الحاوية للغة أخرى، استبدلها 3.0-en بإحدى علامات الصور أدناه.
| حاوية تحليل المشاعر | علامة الصورة |
|---|---|
| الصينية - المبسطة | 3.0-zh-hans |
| Chinese-Traditional | 3.0-zh-hant |
| الهولندية | 3.0-nl |
| الإنجليزية | 3.0-en |
| الفرنسية | 3.0-fr |
| الألمانية | 3.0-de |
| الهندية | 3.0-hi |
| الإيطالية | 3.0-it |
| اليابانية | 3.0-ja |
| الكورية | 3.0-ko |
| النرويجية (بوكمول) | 3.0-no |
| البرتغالية (البرازيل) | 3.0-pt-BR |
| البرتغالية (البرتغال) | 3.0-pt-PT |
| الإسبانية | 3.0-es |
| التركية | 3.0-tr |
تلميح
يمكنك استخدام الأمر "صور عامل الإرساء " لسرد صور الحاوية التي تم تنزيلها. على سبيل المثال، يسرد الأمر التالي المعرف والمستودع والعلامة الخاصة بكل صورة حاوية تم تنزيلها، منسقة كجدول:
docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
<image-id> <repository-path/name> <tag-name>
قم بتشغيل الحاوية باستخدام docker run
بمجرد أن تكون الحاوية على الكمبيوتر المضيف ، استخدم الأمر docker run لتشغيل الحاويات. سيستمر تشغيل الحاوية حتى تقوم بإيقافها.
هام
- تستخدم أوامر عامل الرصيف في الأقسام التالية الشرطة المائلة الخلفية ،
\كحرف استمرار سطر. استبدل هذا أو أزله استنادا إلى متطلبات نظام التشغيل المضيف. - تُحدد الخيارات
EulaوBillingApiKeyلتشغيل الحاوية؛ وإلا فلن يتم تشغيل الحاوية. لمزيد من المعلومات، راجع الفوترة.
لتشغيل حاوية "تحليل المشاعر"، قم بتنفيذ الأمر التالي docker run . استبدل العناصر النائبة أدناه بقيمك الخاصة:
| العنصر النائب | القيمة | تنسيق أو مثال |
|---|---|---|
| {API_KEY} | مفتاح مورد اللغة الخاص بك. يمكنك العثور عليه في صفحة المفتاح ونقطة النهاية الخاصة بالمورد، على مدخل Azure. | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
| {ENDPOINT_URI} | نقطة النهاية للوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات. يمكنك العثور عليه في صفحة المفتاح ونقطة النهاية الخاصة بالمورد، على مدخل Azure. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
| {IMAGE_TAG} | علامة تمييز الصورة التي تمثل لغة الحاوية التي تريد تشغيلها. تأكد من أن هذا يطابق docker pull الأمر الذي استخدمته. |
3.0-en |
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 8g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/sentiment:{IMAGE_TAG} \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
هذا الأمر:
- تشغيل حاوية " تحليل المشاعر" من صورة الحاوية
- يخصص نواة وحدة المعالجة المركزية واحدة و 8 غيغابايت (GB) من الذاكرة
- يعرض منفذ TCP 5000 وتخصيص TTY زائف للحاوية
- يزيل الحاوية تلقائياً بعد إنهائها. صورة الحاوية لا تزال متوفرة على الكمبيوتر المضيف.
تشغيل حاويات متعددة على نفس المضيف
إذا كنت تنوي تشغيل حاويات متعددة مع منافذ مكشوفة، فتأكد من تشغيل كل حاوية بمنفذ مكشوف مختلف. على سبيل المثال، قم بتشغيل الحاوية الأولى على المنفذ 5000 والحاوية الثانية على المنفذ 5001.
يمكنك تشغيل هذه الحاوية وحاوية Azure Cognitive Services مختلفة على المضيف معا. يمكنك أيضا تشغيل حاويات متعددة من نفس حاوية الخدمات المعرفية.
الاستعلام عن نقطة نهاية التنبؤ بالحاوية
توفر الحاوية واجهات برمجة التطبيقات لنقاط نهاية توقّع الاستعلام المستند إلى REST.
استخدم المضيف http://localhost:5000، لواجهات برمجة تطبيقات الحاوية.
التحقق من تشغيل حاوية
هناك عدة طرق للتحقق من أن الحاوية قيد التشغيل. حدد موقع عنوان IP الخارجي والمنفذ المكشوف للحاوية المعنية، وافتح متصفح الويب المفضل لديك. استخدم عناوين URL المختلفة للطلبات التالية للتحقق من صحة تشغيل الحاوية. أمثلة عناوين URL للطلبات المدرجة هنا هي http://localhost:5000، ولكن قد تختلف الحاوية المحددة. تأكد من الاعتماد على عنوان IP الخارجي للحاوية والمنفذ المكشوف.
| URL للطلب | الغرض |
|---|---|
http://localhost:5000/ |
توفر الحاوية صفحةً رئيسيةً. |
http://localhost:5000/ready |
يوفر عنوان URL هذا، المطلوب باستخدام GET، التحقق من أن الحاوية جاهزة لقبول استعلام مقابل النموذج. يمكن استخدام هذا الطلب لتحقيقات Kubernetes للأحياء والاستعداد. |
http://localhost:5000/status |
يتحقق عنوان URL هذا المطلوب أيضا مع GET مما إذا كان مفتاح واجهة برمجة التطبيقات المستخدم لبدء تشغيل الحاوية صالحا دون التسبب في استعلام نقطة نهاية. يمكن استخدام هذا الطلب لتحقيقات Kubernetes للأحياء والاستعداد. |
http://localhost:5000/swagger |
توفر الحاوية مجموعةً كاملةً من الوثائق لنقاط النهاية وميزة Try it out. باستخدام هذه الميزة ، يمكنك إدخال إعداداتك في نموذج HTML مستند إلى الويب وإجراء الاستعلام دون الحاجة إلى كتابة أي رمز. بعد إرجاع الاستعلام، يتم توفير مثال لأمر CURL لإظهار رؤوس HTTP وتنسيق النص الأساسي المطلوب. |
إيقاف الحاوية
لإيقاف تشغيل الحاوية، في بيئة سطر الأوامر حيث يتم تشغيل الحاوية، حدد Ctrl+C.
استكشاف الأخطاء وإصلاحها
إذا قمت بتشغيل الحاوية مع تمكين تحميل الإخراج والتسجيل، تقوم الحاوية بإنشاء ملفات سجل مفيدة لاستكشاف المشكلات التي تحدث أثناء بدء تشغيل الحاوية أو تشغيلها.
تلميح
لمزيد من المعلومات والإرشادات حول استكشاف الأخطاء وإصلاحها، راجع الأسئلة المتداولة حول حاويات الخدمات المعرفية (FAQ).
الفوترة
ترسل حاويات "تحليل المشاعر" معلومات الفوترة إلى Azure، باستخدام مورد لغة على حساب Azure الخاص بك.
تتم فوترة الاستعلامات إلى الحاوية في طبقة التسعير لمورد Azure المستخدم للمعلمة ApiKey .
حاويات Azure Cognitive Services غير مرخصة للتشغيل دون الاتصال بنقطة نهاية القياس أو الفوترة. يجب تمكين الحاويات من توصيل معلومات الفوترة بنقطة نهاية الفوترة في جميع الأوقات. لا ترسل حاويات الخدمات المعرفية بيانات العملاء، مثل الصورة أو النص الذي يتم تحليله، إلى Microsoft.
قم بالاتصال بـ Azure
تحتاج الحاوية إلى قيم وسيطة الفوترة لتشغيلها. تسمح هذه القيم للحاوية بالاتصال بنقطة نهاية الفوترة. تقوم الحاوية بالإبلاغ عن الاستخدام كل 10 إلى 15 دقيقة تقريبا. إذا لم تتصل الحاوية ب Azure خلال الإطار الزمني المسموح به، فستستمر الحاوية في العمل ولكنها لا تعرض الاستعلامات حتى تتم استعادة نقطة نهاية الفوترة. تتم محاولة الاتصال 10 مرات في نفس الفاصل الزمني من 10 إلى 15 دقيقة. إذا تعذر عليها الاتصال بنقطة نهاية الفوترة خلال 10 محاولات، فستتوقف الحاوية عن عرض الطلبات. راجع الأسئلة المتداولة حول حاوية الخدمات المعرفية للحصول على مثال على المعلومات المرسلة إلى Microsoft للفوترة.
وسيطات الفوترة
docker run سيبدأ الأمر الحاوية عند توفير جميع الخيارات الثلاثة التالية بقيم صالحة:
| الخيار | الوصف |
|---|---|
ApiKey |
مفتاح واجهة برمجة التطبيقات لمورد الخدمات المعرفية المستخدم لتعقب معلومات الفوترة. يجب تعيين قيمة هذا الخيار إلى مفتاح API للمورد الموفر المحدد في Billing. |
Billing |
نقطة نهاية مورد الخدمات المعرفية المستخدم لتعقب معلومات الفوترة. يجب تعيين قيمة هذا الخيار إلى URI نقطة النهاية لمورد Azure مزود. |
Eula |
يشير إلى أنك قبلت ترخيص الحاوية. يجب تعيين قيمة هذا الخيار لقبول. |
لمزيد من المعلومات حول هذه الخيارات، راجع تكوين الحاويات.
الملخص
في هذه المقالة، تعلمت المفاهيم وسير العمل لتنزيل حاويات "تحليل المشاعر" وتثبيتها وتشغيلها. وخلاصة القول:
- يوفر تحليل المشاعر حاويات Linux ل Docker
- يتم تنزيل صور الحاوية من سجل حاويات Microsoft (MCR).
- يتم تشغيل صور الحاوية في Docker.
- يجب عليك تحديد معلومات الفوترة عند إنشاء حاوية.
هام
حاويات الخدمات المعرفية غير مرخصة للعمل دون أن تُوصل بـ Azure للقياس. يحتاج العملاء إلى تمكين الحاويات من توصيل معلومات الفوترة مع خدمة القياس في جميع الأوقات. لا ترسل حاويات الخدمات المعرفية بيانات العملاء (مثل النص الذي يتم تحليله) إلى Microsoft.
الخطوات التالية
- راجع تكوين الحاويات للحصول على إعدادات التكوين.