Instalace a spuštění kontejnerů Rozpoznávání pojmenovaných entit
Kontejnery umožňují hostovat rozhraní API pro rozpoznávání pojmenovaných entit ve vaší vlastní infrastruktuře. Pokud máte požadavky na zabezpečení nebo zásady správného řízení dat, které nejde splnit voláním funkce Rozpoznávání pojmenovaných entit vzdáleně, může být dobrou volbou kontejnery.
Pokud ještě nemáte předplatné Azure, vytvořte si napřed bezplatný účet.
Předpoklady
Před použitím kontejnerů Rozpoznávání pojmenovaných entit musíte splnit následující požadavky.
- Pokud ještě nemáte předplatné Azure, vytvořte si bezplatný účet.
- Docker nainstalovaný na hostitelském počítači. Docker musí být nakonfigurovaný tak, aby se kontejnery mohly připojit a odesílat fakturační data do Azure.
- Ve Windows musí být Docker také nakonfigurovaný tak, aby podporoval kontejnery Linuxu.
- Měli byste mít základní znalosti o konceptech Dockeru.
- Prostředek jazyka
Shromáždění požadovaných parametrů
Jsou vyžadovány tři primární parametry pro všechny kontejnery Azure AI. Licenční podmínky pro software společnosti Microsoft musí být k dispozici s hodnotou přijetí. Vyžaduje se také identifikátor URI koncového bodu a klíč rozhraní API.
Identifikátor URI koncového bodu
Tato {ENDPOINT_URI} hodnota je k dispozici na stránce Přehled webu Azure Portal odpovídajícího prostředku služeb Azure AI. Přejděte na stránku Přehled , najeďte myší na koncový bod a zobrazí se ikona Kopírovat do schránky . Zkopírujte koncový bod a použijte ho tam, kde je to potřeba.
Klávesy
Hodnota {API_KEY} se používá ke spuštění kontejneru a je k dispozici na stránce Klíče webu Azure Portal odpovídajícího prostředku služeb Azure AI. Přejděte na stránku Klíče a vyberte ikonu Kopírovat do schránky .
Důležité
Tyto klíče předplatného se používají pro přístup k rozhraní API služeb Azure AI. Nesdílejte klíče. Bezpečně je uložte. Použijte například Azure Key Vault. Doporučujeme tyto klíče pravidelně znovu vygenerovat. K volání rozhraní API je nutný jenom jeden klíč. Při opětovném vygenerování prvního klíče můžete pro pokračování přístupu ke službě použít druhý klíč.
Požadavky na hostitelský počítač a doporučení
Hostitel je počítač založený na platformě x64, na kterém běží kontejner Dockeru. Může to být počítač v místním prostředí nebo hostitelská služba Dockeru v Azure, například:
- Azure Kubernetes Service.
- Azure Container Instances.
- Cluster Kubernetes nasazený do služby Azure Stack. Další informace najdete v tématu Nasazení Kubernetes do služby Azure Stack.
Následující tabulka popisuje minimální a doporučené specifikace pro dostupný kontejner. Každé jádro procesoru musí mít alespoň 2,6 gigahertz (GHz) nebo rychlejší.
Doporučuje se mít procesor s instrukční sadou AVX-512, abyste dosáhli co nejlepšího výkonu (výkonu a přesnosti).
| Minimální specifikace hostitele | Doporučené specifikace hostitele | |
|---|---|---|
| Rozpoznávání pojmenovaných entit | 1 jádro, 2 GB paměti | 4 jádra, 8 GB paměti |
Jádro procesoru --cpus a paměť odpovídají nastavením, --memory které se používají jako součást docker run příkazu.
Získání image kontejneru pomocí docker pull
Image kontejneru Rozpoznávání pojmenovaných entit najdete v syndikátu registru kontejneru mcr.microsoft.com . Nachází se v úložišti azure-cognitive-services/textanalytics/ a má název ner. Plně kvalifikovaný název image kontejneru je: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/ner
Pokud chcete použít nejnovější verzi kontejneru, můžete použít latest značku, která je určená pro angličtinu. Úplný seznam kontejnerů pro podporované jazyky můžete najít také pomocí značek v MCR.
Nejnovější kontejner Rozpoznávání pojmenovaných entit je k dispozici v několika jazycích. Ke stažení kontejneru pro anglický kontejner použijte následující příkaz.
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/ner:latest
Tip
K výpisu stažených imagí kontejnerů můžete použít příkaz docker images . Následující příkaz například vypíše ID, úložiště a značku každé stažené image kontejneru, která je formátovaná jako tabulka:
docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
<image-id> <repository-path/name> <tag-name>
Spuštění kontejneru pomocí docker run
Jakmile je kontejner v hostitelském počítači, spusťte kontejnery pomocí příkazu docker run . Kontejner se bude dál spouštět, dokud ho nezastavíte. Nahraďte následující zástupné symboly vlastními hodnotami:
Důležité
- Příkazy Dockeru v následujících částech používají zpětné lomítko ,
\jako znak pokračování řádku. Tento postup nahraďte nebo odeberte na základě požadavků vašeho hostitelského operačního systému. BillingAby se kontejner spustil, musí být zadányEulaaApiKeymožnosti. V opačném případě se kontejner nespustí. Další informace najdete v tématu Fakturace.
Pokud chcete spustit kontejner Rozpoznávání pojmenovaných entit, spusťte následující docker run příkaz. Nahraďte následující zástupné symboly vlastními hodnotami:
| Zástupný symbol | Hodnota | Formát nebo příklad |
|---|---|---|
| {API_KEY} | Klíč pro váš prostředek jazyka. Najdete ho na stránce Klíč a koncový bod vašeho prostředku na webu Azure Portal. | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
| {ENDPOINT_URI} | Koncový bod pro přístup k rozhraní API Najdete ho na stránce Klíč a koncový bod vašeho prostředku na webu Azure Portal. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
| {IMAGE_TAG} | Značka image představující jazyk kontejneru, který chcete spustit. Ujistěte se, že odpovídá použitému docker pull příkazu. |
latest |
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 8g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/ner:{IMAGE_TAG} \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
Tento příkaz:
- Spustí kontejner rozpoznávání pojmenovaných entit z image kontejneru.
- Přidělí jedno jádro procesoru a 8 gigabajtů (GB) paměti.
- Zpřístupní port TCP 5000 a přidělí pro kontejner pseudo-TTY.
- Po ukončení kontejneru se automaticky odebere. Image kontejneru je stále dostupná na hostitelském počítači.
Spuštění více kontejnerů na stejném hostiteli
Pokud máte v úmyslu spouštět více kontejnerů s vystavenými porty, nezapomeňte jednotlivé kontejnery spouštět s jiným vystaveným portem. Například spusťte první kontejner na portu 5000 a druhý kontejner na portu 5001.
Tento kontejner a jiný kontejner služeb Azure AI můžete mít spuštěný společně na hostiteli. Můžete mít také několik kontejnerů stejného kontejneru služeb Azure AI spuštěných.
Zadání dotazu do prediktivního koncového bodu kontejneru
Kontejner poskytuje rozhraní API prediktivního koncového bodu pro dotazy založené na REST.
Pro rozhraní API kontejneru použijte hostitele http://localhost:5000.
Ověření, že je kontejner spuštěný
Existuje několik způsobů, jak ověřit, že je kontejner spuštěný. Vyhledejte externí IP adresu a vystavený port kontejneru a otevřete svůj oblíbený webový prohlížeč. Pomocí různých adres URL požadavků, které následují, ověřte, že kontejner běží. Tady jsou uvedené http://localhost:5000ukázkové adresy URL požadavků, ale váš konkrétní kontejner se může lišit. Ujistěte se, že spoléháte na externí IP adresu kontejneru a vystavený port.
Informace o tom, jak volat NER, najdete v našem průvodci.
Spuštění kontejneru odpojeného od internetu
Pokud chcete tento kontejner používat odpojený od internetu, musíte nejprve požádat o přístup vyplněním aplikace a zakoupením plánu závazku. Další informace najdete v tématu Použití kontejnerů Dockeru v odpojených prostředích .
Pokud jste schválili spuštění kontejneru odpojeného od internetu, použijte následující příklad, který ukazuje formátování docker run příkazu, který použijete, se zástupnými hodnotami. Nahraďte tyto zástupné hodnoty vlastními hodnotami.
Parametr DownloadLicense=True v docker run příkazu stáhne licenční soubor, který umožní spuštění kontejneru Dockeru, když není připojený k internetu. Obsahuje také datum vypršení platnosti, po kterém bude soubor licence neplatný pro spuštění kontejneru. Soubor s licencí můžete použít pouze s příslušným kontejnerem, pro který jste byli schváleni. Nemůžete například použít licenční soubor pro kontejner převodu řeči na text s kontejnerem Document Intelligence.
| Zástupný symbol | Hodnota | Formát nebo příklad |
|---|---|---|
{IMAGE} |
Image kontejneru, kterou chcete použít. | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice |
{LICENSE_MOUNT} |
Cesta, kam se licence stáhne, a připojí se. | /host/license:/path/to/license/directory |
{ENDPOINT_URI} |
Koncový bod pro ověření vaší žádosti o služby. Najdete ho na stránce Klíč a koncový bod vašeho prostředku na webu Azure Portal. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{API_KEY} |
Klíč prostředku Analýza textu. Najdete ho na stránce Klíč a koncový bod vašeho prostředku na webu Azure Portal. | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} |
Umístění složky s licencí v místním systému souborů kontejneru. | /path/to/license/directory |
docker run --rm -it -p 5000:5000 \
-v {LICENSE_MOUNT} \
{IMAGE} \
eula=accept \
billing={ENDPOINT_URI} \
apikey={API_KEY} \
DownloadLicense=True \
Mounts:License={CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}
Po stažení souboru licence můžete kontejner spustit v odpojeném prostředí. Následující příklad ukazuje formátování docker run příkazu, který použijete, se zástupnými hodnotami. Nahraďte tyto zástupné hodnoty vlastními hodnotami.
Všude, kde je kontejner spuštěný, musí být soubor licence připojen ke kontejneru a umístění složky s licencí v místním systému souborů kontejneru musí být zadáno pomocí Mounts:License=. Musí být zadán také výstupní připojení, aby bylo možné zapsat záznamy o využití fakturace.
| Zástupný symbol | Hodnota | Formát nebo příklad |
|---|---|---|
{IMAGE} |
Image kontejneru, kterou chcete použít. | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice |
{MEMORY_SIZE} |
Odpovídající velikost paměti, která se má přidělit pro váš kontejner. | 4g |
{NUMBER_CPUS} |
Odpovídající počet procesorů pro přidělení kontejneru. | 4 |
{LICENSE_MOUNT} |
Cesta, kde bude licence umístěna a připojena. | /host/license:/path/to/license/directory |
{OUTPUT_PATH} |
Výstupní cesta pro protokolování záznamů o využití. | /host/output:/path/to/output/directory |
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} |
Umístění složky s licencí v místním systému souborů kontejneru. | /path/to/license/directory |
{CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY} |
Umístění výstupní složky v místním systému souborů kontejneru | /path/to/output/directory |
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory {MEMORY_SIZE} --cpus {NUMBER_CPUS} \
-v {LICENSE_MOUNT} \
-v {OUTPUT_PATH} \
{IMAGE} \
eula=accept \
Mounts:License={CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}
Mounts:Output={CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY}
Zastavení kontejneru
Pokud chcete kontejner vypnout, vyberte v prostředí příkazového řádku, ve kterém je kontejner spuštěný, ctrl+C.
Řešení problému
Pokud kontejner spustíte s povoleným připojením a protokolováním výstupu, kontejner vygeneruje soubory protokolu, které jsou užitečné při řešení problémů, ke kterým dochází při spuštění nebo spuštění kontejneru.
Tip
Další informace a pokyny k řešení potíží najdete v nejčastějších dotazech k kontejnerům Azure AI.
Fakturace
Kontejnery Rozpoznávání pojmenovaných entit odesílají fakturační údaje do Azure pomocí prostředku jazyka na vašem účtu Azure.
Dotazy na kontejner se účtují na cenové úrovni prostředku Azure, který se používá pro tento ApiKey parametr.
Kontejnery služeb Azure AI nejsou licencované ke spuštění bez připojení ke koncovému bodu měření nebo fakturace. Kontejnery musíte povolit, aby vždy komunikují fakturační údaje s koncovým bodem fakturace. Kontejnery služeb Azure AI neodesílají zákaznická data, jako je obrázek nebo text analyzovaný, do Microsoftu.
Připojení k Azure
Kontejner potřebuje ke spuštění hodnoty fakturačních argumentů. Tyto hodnoty umožňují kontejneru připojit se ke koncovému bodu fakturace. Kontejner hlásí využití přibližně každých 10 až 15 minut. Pokud se kontejner nepřipojí k Azure v rámci povoleného časového intervalu, kontejner se bude dál spouštět, ale nebude obsluhovat dotazy, dokud se neobnoví koncový bod fakturace. Připojení se pokouší 10krát ve stejném časovém intervalu 10 až 15 minut. Pokud se během 10 pokusů nemůže připojit ke koncovému bodu fakturace, kontejner přestane obsluhovat požadavky. Příklad informací odeslaných Microsoftu pro fakturaci najdete v nejčastějších dotazech ke kontejneru služeb Azure AI.
Argumenty fakturace
Příkaz docker run spustí kontejner, pokud jsou k dispozici všechny tři z následujících možností s platnými hodnotami:
| Možnost | Popis |
|---|---|
ApiKey |
Klíč rozhraní API prostředku služeb Azure AI, který se používá ke sledování fakturačních údajů. Hodnota této možnosti musí být nastavena na klíč rozhraní API pro zřízený prostředek, který je zadaný v Billing. |
Billing |
Koncový bod prostředku služeb Azure AI, který se používá ke sledování fakturačních údajů. Hodnota této možnosti musí být nastavená na identifikátor URI koncového bodu zřízeného prostředku Azure. |
Eula |
Označuje, že jste přijali licenci pro kontejner. Hodnota této možnosti musí být nastavena tak, aby přijímala. |
Další informace o těchto možnostech najdete v tématu Konfigurace kontejnerů.
Shrnutí
V tomto článku jste se naučili koncepty a pracovní postupy pro stahování, instalaci a spouštění kontejnerů Rozpoznávání pojmenovaných entit. Souhrn:
- Rozpoznávání pojmenovaných entit poskytuje kontejnery Linuxu pro Docker.
- Image kontejnerů se stáhnou ze služby Microsoft Container Registry (MCR).
- Image kontejnerů se spouštějí v Dockeru.
- Při vytváření instance kontejneru je nutné zadat fakturační údaje.
Důležité
Kontejnery Azure AI nemají licenci ke spuštění bez připojení k Azure pro měření. Zákazníci musí kontejnerům umožnit, aby vždy komunikují s fakturačními údaji se službou měření. Kontejnery Azure AI neodesílají zákaznická data (např. text analyzovaný) do Microsoftu.
Další kroky
- Viz Konfigurace kontejnerů pro nastavení konfigurace.