تثبيت حاوية Azure الذكاء الاصطناعي المترجم وتشغيلها
تمكنك الحاويات من استضافة Azure الذكاء الاصطناعي المترجم API على البنية الأساسية الخاصة بك. تتضمن صورة الحاوية جميع المكتبات والأدوات والتبعيات اللازمة لتشغيل تطبيق باستمرار في أي بيئة حوسبة خاصة أو عامة أو شخصية. إذا تعذر استيفاء متطلبات الأمان أو إدارة البيانات عن طريق استدعاء Azure الذكاء الاصطناعي المترجم API عن بعد، فإن الحاويات هي خيار جيد.
في هذه المقالة، تعرف على كيفية تثبيت وتشغيل حاوية المترجم عبر الإنترنت باستخدام Docker API. تدعم حاوية Azure الذكاء الاصطناعي المترجم العمليات التالية:
ترجمة النص. ترجمة المعنى السياقي للكلمات أو العبارات من اللغة المدعومة
sourceإلى اللغة المدعومةtargetفي الوقت الفعلي. لمزيد من المعلومات، راجعالحاوية: ترجمة النص.🆕 تحويل النص إلى نص. تحويل النص من برنامج نصي بلغة واحدة أو نظام كتابة إلى برنامج نصي للغة أخرى أو نظام كتابة في الوقت الفعلي. لمزيد من المعلومات، راجعالحاوية: نص التعريب.
🆕 ترجمة المستندات (معاينة). ترجمة المستندات بشكل متزامن مع الحفاظ على البنية والتنسيق في الوقت الفعلي. لمزيد من المعلومات، راجعContainer:translate documents.
المتطلبات الأساسية
للبدء، تحتاج إلى الموارد التالية والموافقة على الوصول المسور والأدوات:
موارد Azure
اشتراك Azure نشط. إذا لم يكن لديك حساب، يمكنك إنشاء حساب مجاني لمدة 12 شهرا.
طلب وصول تمت الموافقة عليه إما إلى حاوية متصلة المترجم أو المترجم حاوية غير متصلة.
مورد Azure الذكاء الاصطناعي المترجم (وليس مورد خدمات Azure الذكاء الاصطناعي متعدد الخدمات) تم إنشاؤه ضمن معرف الاشتراك المعتمد. تحتاج إلى مفتاح API ونقطة النهاية URI المقترنة بموردك. كلتا القيمتين مطلوبتان لبدء الحاوية ويمكن العثور عليهما في صفحة نظرة عامة على الموارد في مدخل Microsoft Azure.
بالنسبة المترجم الحاويات المتصلة، حدد مستوى
S1التسعير.
بالنسبة إلى المترجم الحاويات غير المتصلة، حدد
Commitment tier disconnected containersكطبقة التسعير الخاصة بك. لا ترى سوى خيار شراء مستوى التزام إذا تمت الموافقة على طلب الوصول إلى الحاوية غير المتصلة.
أدوات Docker
يجب أن يكون لديك فهم أساسي لمفاهيم Docker مثل السجلات والمستودعات والحاويات وصور الحاويات، بالإضافة إلى معرفة المصطلحات والأوامر الأساسيةdocker. للحصول على تمهيد حول Docker وأساسيات الحاوية، راجع نظرة عامة على Docker.
تلميح
ضع في اعتبارك إضافة Docker Desktop إلى بيئة الحوسبة الخاصة بك. Docker Desktop هو واجهة مستخدم رسومية (GUI) تمكنك من إنشاء التطبيقات المعبأة في حاويات وتشغيلها ومشاركتها مباشرة من سطح المكتب.
يتضمن DockerDesktop Docker Engine وعميل Docker CLI وDocker Compose ويوفر حزما تقوم بتكوين Docker لنظام التشغيل المفضل لديك:
| أداة | الوصف | الحالة |
|---|---|---|
| Docker Engine | محرك Docker هو المكون الأساسي للنظام الأساسي لتعبئة Docker في حاويات. يجب تثبيته على كمبيوتر مضيف لتمكينك من إنشاء الحاويات وتشغيلها وإدارتها. | مطلوب لجميع العمليات. |
| Docker Compose | يتم استخدام أداة Docker Compose لتعريف التطبيقات متعددة الحاويات وتشغيلها. | مطلوب لدعم الحاويات. |
| Docker CLI | تمكنك واجهة سطر أوامر Docker من التفاعل مع Docker Engine وإدارة حاويات Docker مباشرة من جهازك المحلي. | مستحسن |
متطلبات الكمبيوتر المضيف
المضيف هو كمبيوتر يعمل بإصدار x64 يقوم بتشغيل حاوية Docker. يمكن أن يكون جهاز كمبيوتر في أماكن عملك أو إحدى خدمات استضافة Docker هذه في Azure:
- خدمة Azure Kubernetes.
- Azure Container Instances.
- تم توزيع مجموعة Kubernetes في Azure Stack. لمزيد من المعلومات، يرجى مراجعة نشر Kubernetes في Azure Stack.
| نظام تشغيل | متطلبات النظام |
|---|---|
| Windows | • Windows 10 أو Windows 11 مثبت • معالج 64 بت • ذاكرة وصول عشوائي بحد أدنى 4 غيغابايت • ميزات Windows Hyper-V والحاويات، وظاهرية الأجهزة على مستوى BIOS • لمزيد من المعلومات، راجعتثبيت Docker Desktop على Windows |
| Mac | • طراز كمبيوتر 2010 أو أحدث • نظام التشغيل 10.13 أو أحدث • ذاكرة وصول عشوائي بحد أدنى 4 غيغابايت • لمزيد من المعلومات، راجعتثبيت Docker Desktop على Mac |
| Linux | • إصدار 64 بت من Ubuntu (أحدث إصدار من LTS (الدعم طويل الأجل) أو الإصدار الحالي غير LTS) أو Debian 12 أو Fedora 38 أو Fedora 39 • دعم وحدة المعالجة المركزية للظاهرية • ذاكرة وصول عشوائي بحد أدنى 4 غيغابايت • لمزيد من المعلومات، راجعتثبيت Docker Desktop على Linux |
الذاكرة والنواة الموصى بهما لوحدة المعالجة المركزية
إشعار
تستند المواصفات الدنيا والموصى بها إلى حدود Docker، وليس إلى موارد الجهاز المضيف.
يصف الجدول التالي الحد الأدنى والمواصفات الموصى بها والمعاملات المسموح بها في الثانية (TPS) لكل حاوية.
| الدالة | الحد الأدنى الموصى به | ملاحظات |
|---|---|---|
| ترجمة نصية | 4 ذاكرة أساسية، ذاكرة 4 غيغابايت | |
| تحويل النص إلى نص | 4 ذاكرة أساسية، ذاكرة 2 غيغابايت | |
| ترجمة المستندات | 4 ذاكرة أساسية، ذاكرة 6 غيغابايت | يمكن حساب عدد المستندات التي يمكن معالجتها بشكل متزامن باستخدام الصيغة التالية: [الحد الأدنى من (n-2)، (m-6)/4)]. • n هو عدد من مراكز وحدة المعالجة المركزية.• m هو غيغابايت من الذاكرة.• مثال: 8 ذاكرة أساسية، 32 غيغابايت يمكن معالجة ستة(6) المستندات المتزامنة [الحد الأدنى من ( 8-2)، (36-6)/4)]. |
يجب أن يكون كل نواة 2.6 غيغاهيرتز على الأقل (غيغاهرتز) أو أسرع.
لكل زوج لغة، يوصى بسعة 2 غيغابايت من الذاكرة.
بالإضافة إلى متطلبات الأساس، 4 غيغابايت من الذاكرة لكل معالجة متزامنة للمستندات.
تلميح
يمكنك استخدام أمر docker images لسرد صور الحاوية التي تم تنزيلها. على سبيل المثال، يسرد الأمر التالي المعرف والمستودع والعلامة لكل 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>
الإدخال المطلوب
تتطلب جميع حاويات Azure الذكاء الاصطناعي قيم الإدخال التالية:
إعداد قبول EULA. يجب أن يكون لديك اتفاقية ترخيص للمستخدم النهائي (EULA) تم تعيينها بقيمة
Eula=accept.مفتاح API وعنوان URL نقطة النهاية. يتم استخدام مفتاح API لبدء الحاوية. يمكنك استرداد قيم مفتاح API وعنوان URL لنقطة النهاية عن طريق الانتقال إلى صفحة مفاتيح الموارد ونقطة النهاية في Azure الذكاء الاصطناعي المترجم وتحديد الأيقونة
Copy to clipboard.إذا كنت تقوم بترجمة المستندات، فتأكد من استخدام نقطة نهاية ترجمة المستندات.
هام
يتم استخدام المفاتيح للوصول إلى مورد Azure الذكاء الاصطناعي. لا تشارك مفاتيحك. قم بتخزينها بأمان - على سبيل المثال، باستخدام Azure Key Vault.
نوصي أيضاً بإعادة تجديد هذه المفاتيح بانتظام. مفتاح واحد فقط ضروري لإجراء استدعاء واجهة برمجة التطبيقات. عند تجديد المفتاح الأول، يمكنك استخدام المفتاح الثاني للوصول المستمر إلى الخدمة.
الفوترة
تتم فوترة الاستعلامات إلى الحاوية في مستوى التسعير لمورد Azure المستخدم لواجهة برمجة التطبيقات
Key.تتم محاسبتك على كل مثيل حاوية يستخدم لمعالجة المستندات والصور.
يقوم أمر تشغيل docker بتنزيل صورة من Microsoft Artifact Registry ويبدأ الحاوية عند توفير جميع الخيارات الثلاثة التالية بقيم صالحة:
| خيار | الوصف |
|---|---|
ApiKey |
مفتاح مورد خدمات Azure الذكاء الاصطناعي المستخدم لتعقب معلومات الفوترة. يجب تعيين قيمة هذا الخيار إلى مفتاح للمورد المقدم المحدد في Billing. |
Billing |
نقطة نهاية مورد خدمات Azure الذكاء الاصطناعي المستخدمة لتعقب معلومات الفوترة. يجب تعيين قيمة هذا الخيار إلى عنوان URI لنقطة النهاية لمورد Azure المتاح. |
Eula |
يشير إلى أنك قبلت ترخيص الحاوية. يجب تعيين قيمة هذا الخيار على accept. |
الاتصال بـ Azure
تسمح قيم وسيطة فوترة الحاوية للحاوية بالاتصال بنقطة نهاية الفوترة وتشغيلها.
تشير الحاوية إلى الاستخدام كل 10 إلى 15 دقيقة تقريباً. إذا لم تتصل الحاوية بـ Azure خلال الفترة الزمنية المسموح بها، فسيستمر تشغيل الحاوية ولكنها لن تخدم الاستعلامات حتى تُستعاد نقطة نهاية الفوترة.
تتم محاولة الاتصال 10 مرات في نفس الفاصل الزمني من 10 إلى 15 دقيقة. إذا تعذر الاتصال بنقطة نهاية الفوترة خلال 10 محاولات، فستتوقف الحاوية عن تقديم الطلبات. راجع الأسئلة المتداولة حول حاوية Azure الذكاء الاصطناعي للحصول على مثال على المعلومات المرسلة إلى Microsoft للفوترة.
صور الحاوية وعلاماتها
يمكن العثور على صور حاوية خدمات Azure الذكاء الاصطناعي في كتالوج Microsoft Artifact Registry . توجد حاوية Azure الذكاء الاصطناعي المترجم داخل مستودع azure-cognitive-services/translator ويتم تسميتها text-translation. اسم نسخة الحاوية المؤهل بالكامل هو mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/translator/text-translation:latest.
لاستخدام أحدث إصدار من الحاوية، استخدم أحدث علامة. يمكنك عرض القائمة الكاملة لعلامات إصدار ترجمة نصية لخدمات Azure الذكاء الاصطناعي على MCR.
استخدام الحاويات
حدد علامة تبويب لاختيار بيئة حاوية Azure الذكاء الاصطناعي المترجم:
تمكنك حاويات Azure الذكاء الاصطناعي المترجم من تشغيل خدمة on-premise Azure الذكاء الاصطناعي المترجم في بيئتك الخاصة. يتم تشغيل الحاويات الاتصال محليا وإرسال معلومات الاستخدام إلى السحابة للفوترة.
تنزيل صورة الحاوية وتشغيلها
يقوم أمر تشغيل docker بتنزيل صورة من Microsoft Artifact Registry وبدء تشغيل الحاوية.
هام
- تستخدم أوامر عامل الإرساء في الأقسام التالية الشرطة المائلة للخلف،
\، كحرف تابع للسطر. استبدل هذا أو أزله استنادًا إلى متطلبات نظام التشغيل المضيف. - تُحدد الخيارات
EULAوBillingApiKeyلتشغيل الحاوية؛ وإلا فلن يتم تشغيل الحاوية. - إذا كنت تقوم بترجمة المستندات، فتأكد من استخدام نقطة نهاية ترجمة المستندات.
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 12g --cpus 4 \
-v /mnt/d/TranslatorContainer:/usr/local/models \
-e apikey={API_KEY} \
-e eula=accept \
-e billing={ENDPOINT_URI} \
-e Languages=en,fr,es,ar,ru \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/translator/text-translation:latest
الأمر أعلاه:
- إنشاء حاوية المترجم قيد التشغيل من صورة حاوية تم تنزيلها.
- يخصص 12 جيجابايت من الذاكرة وأربع أنوية لوحدة المعالجة المركزية.
- يعرض منفذ بروتوكول التحكم في الإرسال (TCP) 5000 ويخصص TTY غير صحيح للحاوية. الآن،
localhostيشير العنوان إلى الحاوية نفسها، وليس الجهاز المضيف. - يقبل اتفاقية المستخدم النهائي (EULA).
- تكوين نقطة نهاية الفوترة.
- تنزيل نماذج الترجمة للغات الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والعربية والروسية.
- يزيل الحاوية تلقائياً بعد إنهائها. صورة الحاوية لا تزال متوفرة على الكمبيوتر المضيف.
تلميح
أمر Docker إضافي:
docker psيسرد الحاويات قيد التشغيل.docker pause {your-container name}إيقاف حاوية قيد التشغيل مؤقتا.docker unpause {your-container-name}إلغاء إيقاف حاوية متوقفة مؤقتا.docker restart {your-container-name}إعادة تشغيل حاوية قيد التشغيل.docker execيمكنك من تنفيذ الأوامر لفصل متغيرات البيئة أو تعيينها في حاوية قيد التشغيل.
لمزيد من المعلومات، راجعمرجع docker CLI.
تشغيل حاويات متعددة على نفس المضيف
إذا كنت تنوي تشغيل عدة حاويات ذات 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.
يمكن أن يكون لديك هذه الحاوية وحاوية Azure الذكاء الاصطناعي مختلفة تعمل على المضيف معا. يمكنك أيضا أن يكون لديك حاويات متعددة من نفس حاوية Azure الذكاء الاصطناعي قيد التشغيل.
الاستعلام عن نقطة نهاية حاوية المترجم
توفر الحاوية واجهة برمجة تطبيقات لنقطة نهاية المترجم المستندة إلى REST. فيما يلي مثال على طلب مع تحديد لغة المصدر (from=en):
curl -X POST "http://localhost:5000/translate?api-version=3.0&from=en&to=zh-HANS" -H "Content-Type: application/json" -d "[{'Text':'Hello, what is your name?'}]"
إشعار
يتطلب الكشف عن لغة المصدر حاوية إضافية. لمزيد من المعلومات، راجعالحاويات الداعمة
إذا أرجع طلب cURL POST استجابة
Service is temporarily unavailable، فإن الحاوية غير جاهزة. انتظر بضع دقائق، ثم حاول مرة أخرى.
تحقق من أن الحاوية قيد التشغيل
هناك عدة طرق للتحقق من أن الحاوية قيد التشغيل:
توفر الحاوية صفحة رئيسية في
/كتحقق مرئي من أن الحاوية قيد التشغيل.يمكنك فتح متصفح الويب المفضل لديك والانتقال إلى عنوان IP الخارجي والمنفذ المكشوف للحاوية المعنية. استخدم عناوين URL للطلب التالية للتحقق من تشغيل الحاوية. يشير مثال طلبات عناوين URL المدرجة إلى
http://localhost:5000، ولكن يمكن أن تختلف الحاوية المحددة. تذكّر أنك ستتنقل إلى عنوان IP الخارجي للحاوية والمنفذ المكشوف.
| URL للطلب | الغرض |
|---|---|
http://localhost:5000/ |
توفر الحاوية صفحةً رئيسيةً. |
http://localhost:5000/ready |
مطلوب مع GET. يوفر التحقق من أن الحاوية جاهزة لقبول استعلام مقابل النموذج. يمكن استخدام هذا الطلب لـ Kubernetes تحقيقات الاستعداد والجاهزية. |
http://localhost:5000/status |
مطلوب مع GET. يتحقق مما إذا كان مفتاح api المستخدم لبدء الحاوية صالحًا بدون التسبب في استعلام نقطة النهاية. يمكن استخدام هذا الطلب لـ Kubernetes تحقيقات الاستعداد والجاهزية. |
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 بدون الحاجة إلى كتابة أية تعليمة برمجية. بعد إرجاع الاستعلام، يتم توفير مثال لأمر CURL لتوضيح عناوين HTTP المطلوبة وتنسيق النص الأساسي. |
إذا كنت تواجه مشكلة في تشغيل حاوية خدمات Azure الذكاء الاصطناعي، يمكنك محاولة استخدام حاوية تشخيص Microsoft. استخدم هذه الحاوية لتشخيص الأخطاء الشائعة في بيئة التوزيع التي قد تمنع حاويات Azure الذكاء الاصطناعي من العمل كما هو متوقع.
للحصول على الحاوية، استخدم الأمر docker pull التالي:
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic
ثم قم بتشغيل الحاوية. واستبدل {ENDPOINT_URI} بنقطة النهاية الخاصة بك، واستبدل {API_KEY} بمفتاحك للمورد الخاص بك:
docker run --rm mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic \
eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
تختبر الحاوية اتصال الشبكة بنقطة نهاية الفوترة.
إيقاف الحاوية
لإغلاق الحاوية، في بيئة سطر الأوامر حيث تعمل الحاوية، حدد Ctrl+C.
حالات الاستخدام لدعم الحاويات
تتطلب بعض الاستعلامات المترجم دعم الحاويات لإكمال العمليات بنجاح. إذا كنت تستخدم مستندات Office ولا تحتاج إلى الكشف عن لغة المصدر، فلا يلزم سوى حاوية المترجم. ومع ذلك، إذا كان الكشف عن لغة المصدر مطلوبا أو كنت تستخدم مستندات PDF الممسوحة ضوئيا، فإن الحاويات الداعمة مطلوبة:
يسرد الجدول التالي الحاويات الداعمة المطلوبة لعمليات ترجمة النصوص والمستندات. ترسل حاوية المترجم معلومات الفوترة إلى Azure عبر مورد Azure الذكاء الاصطناعي المترجم على حساب Azure الخاص بك.
| العملية | طلب استعلام | نوع المستند | الحاويات الداعمة |
|---|---|---|---|
| •ترجمة النص • ترجمة المستندات |
from المحدد. |
مستندات Office | بلا |
| •ترجمة النص • ترجمة المستندات |
from غير محدد. يتطلب الكشف التلقائي عن اللغة لتحديد اللغة المصدر. |
مستندات Office | ✔️ تحليلات النص: حاوية اللغة |
| •ترجمة النص • ترجمة المستندات |
from المحدد. |
مستندات PDF الممسوحة ضوئيا | ✔️ حاوية Vision:read |
| •ترجمة النص • ترجمة المستندات |
from غير محدد يتطلب الكشف التلقائي عن اللغة لتحديد لغة المصدر. |
مستندات PDF الممسوحة ضوئيا | ✔️ تحليلات النص: حاوية اللغة ✔️ حاوية Vision:read |
تشغيل الحاويات الداعمة باستخدام docker compose
Docker compose هو أداة تمكنك من تكوين تطبيقات متعددة الحاويات باستخدام ملف YAML واحد يسمى compose.yamlعادة . docker compose up استخدم الأمر لبدء تشغيل تطبيق الحاوية docker compose down والأمر لإيقاف الحاويات وإزالتها.
إذا قمت بتثبيت Docker Desktop CLI، فإنه يتضمن Docker compose ومتطلباته الأساسية. إذا لم يكن لديك Docker Desktop، فشاهد نظرة عامة على Installing Docker Compose.
أنشئ التطبيق الخاص بك
باستخدام المحرر المفضل لديك أو IDE، قم بإنشاء دليل جديد لتطبيقك باسم
container-environmentأو اسم من اختيارك.إنشاء ملف YAML جديد باسم
compose.yaml. يمكن استخدام كل من ملحقات .yml أو .yaml للملفcompose.انسخ والصق نموذج التعليمات البرمجية YAML التالي في ملفك
compose.yaml. استبدل{TRANSLATOR_KEY}و{TRANSLATOR_ENDPOINT_URI}بقيم المفتاح ونقطة النهاية من مدخل Microsoft Azure المترجم المثيل. إذا كنت تقوم بترجمة المستندات، فتأكد من استخدامdocument translation endpoint.اسم المستوى الأعلى (
azure-ai-translator، ،azure-ai-language،azure-ai-read) هو المعلمة التي تحددها.container_nameهي معلمة اختيارية تعين اسما للحاوية عند تشغيلها، بدلا من السماحdocker composeبإنشاء اسم.services: azure-ai-translator: container_name: azure-ai-translator image: mcr.microsoft.com/product/azure-cognitive-services/translator/text-translation:latest environment: - EULA=accept - billing={TRANSLATOR_ENDPOINT_URI} - apiKey={TRANSLATOR_KEY} - AzureAiLanguageHost=http://azure-ai-language:5000 - AzureAiReadHost=http://azure-ai-read:5000 ports: - "5000:5000" azure-ai-language: container_name: azure-ai-language image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/language:latest environment: - EULA=accept - billing={TRANSLATOR_ENDPOINT_URI} - apiKey={TRANSLATOR_KEY} azure-ai-read: container_name: azure-ai-read image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:latest environment: - EULA=accept - billing={TRANSLATOR_ENDPOINT_URI} - apiKey={TRANSLATOR_KEY}افتح terminal انتقل إلى
container-environmentالمجلد، وابدأ تشغيل الحاويات باستخدام الأمر التاليdocker-compose:docker compose upلإيقاف الحاويات، استخدم الأمر التالي:
docker compose downتلميح
أوامر Docker مفيدة:
docker compose pauseإيقاف تشغيل الحاويات مؤقتا.docker compose unpause {your-container-name}إلغاء إيقاف الحاويات المتوقفة مؤقتا.docker compose restartإعادة تشغيل كافة الحاوية المتوقفة وتشغيلها مع جميع تغييراتها السابقة سليمة. إذا قمت بإجراء تغييرات على التكوين الخاص بكcompose.yaml، فلن يتم تحديث هذه التغييرات باستخدامdocker compose restartالأمر . يجب عليك استخدامdocker compose upالأمر لعكس التحديثات والتغييرات فيcompose.yamlالملف.docker compose ps -aيسرد جميع الحاويات، بما في ذلك تلك التي تم إيقافها.docker compose execيمكنك من تنفيذ الأوامر لفصل متغيرات البيئة أو تعيينها في حاوية قيد التشغيل.
لمزيد من المعلومات، راجعمرجع docker CLI.
المترجم ودعم صور الحاوية وعلاماتها
يمكن العثور على صور حاوية خدمات Azure الذكاء الاصطناعي في كتالوج Microsoft Artifact Registry . يسرد الجدول التالي موقع الصورة المؤهل بالكامل لترجمة النص والمستند:
| الحاوية | موقع الصورة | ملاحظات |
|---|---|---|
| المترجم: ترجمة النص والمستند | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/translator/text-translation:latest |
يمكنك عرض القائمة الكاملة لعلامات إصدار ترجمة نصية لخدمات Azure الذكاء الاصطناعي على MCR. |
| تحليلات النص: اللغة | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/language:latest |
يمكنك عرض القائمة الكاملة لخدمات Azure الذكاء الاصطناعي علامات إصدار لغة تحليلات النص على MCR. |
| الرؤية: قراءة | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:latest |
يمكنك عرض القائمة الكاملة لخدمات Azure الذكاء الاصطناعي علامات إصدار Computer Vision Read OCR على MCR. |
معلمات والأوامر الأخرى
فيما يلي بعض المعلمات والأوامر الأخرى التي يمكنك استخدامها لتشغيل الحاوية:
سجلات الاستخدام
عند تشغيل حاويات Docker في بيئة غير متصلة، ستكتب الحاوية سجلات الاستخدام إلى وحدة تخزين حيث يتم تجميعها بمرور الوقت. يمكنك أيضا استدعاء نقطة نهاية REST API لإنشاء تقرير حول استخدام الخدمة.
وسيطات لتخزين السجلات
عند التشغيل في بيئة غير متصلة، يجب أن يكون تحميل الإخراج متوفرًا للحاوية لتخزين سجلات الاستخدام. على سبيل المثال، يمكنك تضمين -v /host/output:{OUTPUT_PATH} وفي Mounts:Output={OUTPUT_PATH} المثال التالي، استبدال {OUTPUT_PATH} بالمسار حيث يتم تخزين السجلات:
مثال على docker run الأمر
docker run -v /host/output:{OUTPUT_PATH} ... <image> ... Mounts:Output={OUTPUT_PATH}
أسماء متغيرات البيئة في عمليات نشر Kubernetes
تتطلب بعض حاويات Azure الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال المترجم، من المستخدمين تمرير أسماء المتغيرات البيئية التي تتضمن نقطتين (
:) عند تشغيل الحاوية.لا يقبل Kubernetes النقطتين في أسماء المتغيرات البيئية. لحل المشكلة، يمكنك استبدال النقطتين بحرفين تسطير أسفل السطر (
__) عند النشر إلى Kubernetes. راجع المثال التالي لتنسيق مقبول لأسماء المتغيرات البيئية:
env:
- name: Mounts__License
value: "/license"
- name: Mounts__Output
value: "/output"
يستبدل هذا المثال التنسيق الافتراضي لأسماء Mounts:License متغيرات البيئة و Mounts:Output في أمر تشغيل docker.
الحصول على سجلات الاستخدام باستخدام نقاط نهاية الحاوية
توفر الحاوية نقطتي نهاية لإرجاع السجلات المتعلقة باستخدامها.
الحصول على كافة السجلات
توفر نقطة النهاية التالية تقريرا يلخص جميع الاستخدام الذي تم جمعه في دليل سجل الفوترة المحمل.
https://<service>/records/usage-logs/
مثال نقطة نهاية HTTPS لاسترداد جميع السجلات
http://localhost:5000/records/usage-logs
الحصول على سجلات لشهر معين
توفر نقطة النهاية التالية تقريرا يلخص الاستخدام خلال شهر وعام محددين:
https://<service>/records/usage-logs/{MONTH}/{YEAR}
مثال نقطة نهاية HTTPS لاسترداد السجلات لشهر وعام محددين
http://localhost:5000/records/usage-logs/03/2024
ترجع نقاط نهاية سجلات الاستخدام استجابة JSON مشابهة للمثال التالي:
حاوية الاتصال
يتم حساب رسوم الاستخدام بناء على quantity القيمة.
{
"apiType": "string",
"serviceName": "string",
"meters": [
{
"name": "string",
"quantity": 256345435
}
]
}
الملخص
في هذه المقالة، تعلمت المفاهيم وسير العمل لتنزيل حاوية Azure الذكاء الاصطناعي المترجم وتثبيتها وتشغيلها:
تدعم حاوية Azure الذكاء الاصطناعي المترجم ترجمة النص وترجمة المستندات المتزامنة وترجمة النص.
يتم تحميل صور الحاوية من سجل الحاويات وتشغيلها في Docker.
يجب تحديد معلومات الفوترة عند إنشاء مثيل لحاوية.