Installieren und Ausführen von Containern für die Gesichtserkennung (wird eingestellt)

Wichtig

Die Vorschauversion des Containers für die Gesichtserkennung akzeptiert keine Anwendungen mehr, und der Container ist seit dem 29. April 2021 veraltet. Der Container für die Gesichtserkennung wird am 26. Juli 2021 vollständig eingestellt.

Die Gesichtserkennungs-API von Azure Cognitive Services bietet einen Linux-Docker-Container, der menschliche Gesichter in Bildern erkennt und analysiert. Sie identifiziert auch zugehörige Attribute wie Gesichtsmerkmale (z. B. Nasen und Augen), Geschlecht, Alter und andere vom Computer vorhergesagte Gesichtsmerkmale. Zusätzlich zur Erkennung kann die Gesichtserkennung anhand einer Zuverlässigkeitsbewertung überprüfen, ob zwei Gesichter auf demselben Bild oder auf verschiedenen Bildern identisch sind. Die Gesichtserkennung kann auch Gesichter anhand einer Datenbank vergleichen, um zu prüfen, ob bereits ein ähnliches oder identisches Gesicht vorhanden ist. Sie kann auch ähnliche Gesichter in Gruppen mit gemeinsamen Gesichtsmerkmalen organisieren.

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Voraussetzungen

Zur Verwendung des Containers für den Gesichtserkennungsdienst müssen die folgenden Voraussetzungen erfüllt sein.

Erforderlich Zweck
Docker-Engine Die Docker-Engine muss auf einem Hostcomputer installiert sein. Für die Docker-Umgebung stehen Konfigurationspakete für macOS, Windows und Linux zur Verfügung. Eine Einführung in Docker und Container finden Sie in der Docker-Übersicht.

Docker muss so konfiguriert werden, dass die Container eine Verbindung mit Azure herstellen und Abrechnungsdaten an Azure senden können.

Unter Windows muss Docker auch für die Unterstützung von Linux-Containern konfiguriert werden.

Kenntnisse zu Docker Sie müssen über Grundkenntnisse der Konzepte von Docker, einschließlich Registrierungen, Repositorys, Container und Containerimages, verfügen. Außerdem müssen Sie die grundlegenden docker-Befehle kennen.
Gesichtserkennungsressource Um den Container zu verwenden, benötigen Sie Folgendes:

Eine Azure-Ressource vom Typ Gesichtserkennung sowie den zugehörigen API-Schlüssel und Endpunkt-URI. Beide Werte stehen auf den Seiten Übersicht und Schlüssel der Ressource zur Verfügung. Sie sind zum Starten des Containers erforderlich.

{API_KEY} : Einer der beiden verfügbaren Ressourcenschlüssel auf der Seite Schlüssel

{ENDPOINT_URI} : Der Endpunkt, der auf der Seite Übersicht angegeben ist

Ermitteln erforderlicher Parameter

Es gibt drei primäre Parameter, die für alle Cognitive Services-Container benötigt werden. Die Lizenzbedingungen müssen mit dem Wert accept vorhanden sein. Außerdem werden sowohl die Endpunkt-URL als auch der API-Schlüssel benötigt.

Endpunkt-URI {ENDPOINT_URI}

Der Endpunkt-URI-Wert ist im Azure-Portal auf der Seite Übersicht der entsprechenden Cognitive Service-Ressource verfügbar. Navigieren Sie zur Seite Übersicht, und bewegen Sie den Mauszeiger auf den Endpunkt. Ein Copy to clipboard-Symbol () wird angezeigt. Kopieren und verwenden Sie diesen bei Bedarf.

Erfassen der Endpunkt-URI für die spätere Verwendung

Schlüssel {API_KEY}

Dieser Schlüssel wird zum Starten des Containers verwendet und ist im Azure-Portal auf der Seite „Schlüssel“ der entsprechenden Cognitive Service-Ressource verfügbar. Navigieren Sie zur Seite Schlüssel, und klicken Sie auf das Copy to clipboard-Symbol ().

Abrufen eines der beiden Schlüssel für die spätere Verwendung

Wichtig

Diese Abonnementschlüssel werden für den Zugriff auf Ihre Cognitive Service-API verwendet. Geben Sie Ihre Schlüssel nicht weiter. Speichern Sie diese beispielsweise sicher mit Azure Key Vault. Es wird außerdem empfohlen, diese Schlüssel regelmäßig neu zu generieren. Für einen API-Aufruf ist nur ein Schlüssel erforderlich. Beim erneuten Generieren des ersten Schlüssels können Sie den zweiten Schlüssel für kontinuierlichen Zugriff auf den Dienst verwenden.

Der Hostcomputer

Der Host ist ein x64-basierter Computer, auf dem der Docker-Container ausgeführt wird. Dies kann ein lokaler Computer oder ein Docker-Hostingdienst in Azure sein, z. B.:

Containeranforderungen und -empfehlungen

In der folgenden Tabelle werden die Mindestanforderungen und empfohlenen Werte für CPU-Kerne und Arbeitsspeicher beschrieben, die jedem Container für den Gesichtserkennungsdienst zugeordnet werden müssen.

Container Minimum Empfohlen Transaktionen pro Sekunde
(Minimum, Maximum)
Gesicht Ein Kern, 2 GB Arbeitsspeicher Ein Kern, 4 GB Arbeitsspeicher 10, 20
  • Jeder Kern muss eine Geschwindigkeit von mindestens 2,6 GHz aufweisen.
  • Transaktionen pro Sekunde (TPS)

Kern und Arbeitsspeicher entsprechen den Einstellungen --cpus und --memory, die im Rahmen des Befehls docker run verwendet werden.

Abrufen des Containerimages mit dem Befehl „docker pull“

Es stehen Containerimages für den Gesichtserkennungsdienst zur Verfügung.

Container Repository
Gesicht containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-face:latest

Tipp

Mithilfe des Befehls docker images können Sie Ihre heruntergeladenen Containerimages auflisten. Mit dem folgenden Befehl werden beispielsweise die ID, das Repository und das Tag jedes heruntergeladenen Containerimages in Form einer Tabelle aufgelistet:

docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"

IMAGE ID         REPOSITORY                TAG
<image-id>       <repository-path/name>    <tag-name>

Docker-Pullvorgang für den Container für die Gesichtserkennung

docker pull containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-face:latest

Verwenden des Containers

Wenn sich der Container auf dem Hostcomputer befindet, können Sie über den folgenden Prozess mit dem Container arbeiten.

  1. Führen Sie den Container aus, und verwenden Sie dabei die erforderlichen Abrechnungseinstellungen. Es sind noch weitere Beispiele für den Befehl docker run verfügbar.
  2. Fragen Sie den Vorhersageendpunkt des Containers ab.

Ausführen des Containers mit „docker run“

Verwenden Sie den Befehl docker run, um den Container auszuführen. Genaue Informationen dazu, wie Sie die Werte {ENDPOINT_URI} und {API_KEY} abrufen, erhalten Sie unter Ermitteln erforderlicher Parameter.

Es sind Beispiele für den Befehl docker run verfügbar.

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-face \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Dieser Befehl:

  • Führt einen Container für die Gesichtserkennung auf der Grundlage des Containerimages aus
  • Weist einen einzelnen CPU-Kern und 4 GB Arbeitsspeicher zu
  • Macht TCP-Ports 5000 verfügbar und weist eine Pseudo-TTY-Verbindung für den Container zu
  • Entfernt den Container automatisch, nachdem er beendet wurde. Das Containerimage ist auf dem Hostcomputer weiterhin verfügbar.

Es sind noch weitere Beispiele für den Befehl docker run verfügbar.

Wichtig

Die Optionen Eula, Billing und ApiKey müssen angegeben werden, um den Container auszuführen, andernfalls wird der Container nicht gestartet. Weitere Informationen finden Sie unter Abrechnung.

Ausführen mehrerer Container auf dem gleichen Host

Wenn Sie beabsichtigen, mehrere Container mit offengelegten Ports auszuführen, stellen Sie sicher, dass jeder Container mit einem anderen offengelegten Port ausgeführt wird. Führen Sie beispielsweise den ersten Container an Port 5000 und den zweiten Container an Port 5001 aus.

Sie können diesen Container und einen anderen Azure Cognitive Services-Container zusammen auf dem Host ausführen. Sie können auch mehrere Container desselben Cognitive Services-Containers ausführen.

Abfragen des Vorhersageendpunkts des Containers

Der Container stellt REST-basierte Endpunkt-APIs für die Abfragevorhersage bereit.

Verwenden Sie für Container-APIs den Host http://localhost:5000.

Überprüfen auf aktive Container

Es gibt mehrere Möglichkeiten zu überprüfen, ob ein Container aktiv ist. Suchen Sie die externe IP-Adresse und den verfügbar gemachten Port des betreffenden Containers, und öffnen Sie Ihren bevorzugten Webbrowser. Verwenden Sie die verschiedenen URLs der untenstehenden Anforderungen, um zu überprüfen, ob der Container ausgeführt wird. Die unten aufgeführten Beispiel-URLs für Anforderungen sind http://localhost:5000, aber Ihr spezifischer Container kann variieren. Denken Sie daran, dass Sie sich auf die externe IP-Adresse Ihres Containers und den verfügbar gemachten Port verlassen müssen.

Anfrage-URL Zweck
http://localhost:5000/ Der Container stellt eine Homepage bereit.
http://localhost:5000/ready Dies ermöglicht eine Überprüfung mit GET-Anforderung, dass der Container bereit ist, eine Abfrage des Modells zu akzeptieren. Diese Anforderung kann für Live- und Bereitschaftstests von Kubernetes verwendet werden.
http://localhost:5000/status Dies ermöglicht auch eine Überprüfung mit GET-Anforderung, dass der zum Starten des Containers verwendete API-Schlüssel gültig ist, ohne dass eine Endpunktabfrage veranlasst wird. Diese Anforderung kann für Live- und Bereitschaftstests von Kubernetes verwendet werden.
http://localhost:5000/swagger Der Container stellt eine umfassende Dokumentation für die Endpunkte sowie die Funktion Jetzt ausprobieren bereit. Diese Funktion ermöglicht Ihnen die Eingabe Ihrer Einstellungen in einem webbasierten HTML-Formular, sodass Sie die Abfrage ausführen können, ohne Code schreiben zu müssen. Nach der Rückgabe der Abfrage wird ein cURL-Beispielbefehl bereitgestellt, der das erforderliche Format für HTTP-Header und -Text veranschaulicht.

Homepage des Containers

Beenden des Containers

Zum Herunterfahren des Containers drücken Sie in der Befehlszeilenumgebung, in der der Container ausgeführt wird, STRG+C.

Problembehandlung

Wenn Sie den Container mit einer Ausgabenbereitstellung ausführen und die Protokollierung aktiviert ist, generiert der Container Protokolldateien. Diese sind hilfreich, um Probleme beim Starten oder Ausführen des Containers zu beheben.

Tipp

Weitere Informationen zur Problembehandlung und Anleitungen finden Sie unter Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu Cognitive Services-Containern.

Abrechnung

Der Container für den Gesichtserkennungsdienst sendet Abrechnungsinformationen an Azure und verwendet dafür eine Ressource vom Typ „Gesichtserkennung“ in Ihrem Azure-Konto.

Abfragen des Containers werden gemäß des Tarifs der Azure-Ressource in Rechnung gestellt, die für ApiKey verwendet wird.

Für die Ausführung von Azure Cognitive Services-Containern besteht keine Lizenz, wenn sie nicht mit dem Endpunkt für Messung/Abrechnung verbunden sind. Sie müssen sicherstellen, dass die Container jederzeit Abrechnungsinformationen an den Abrechnungsendpunkt übermitteln können. Cognitive Services-Container senden keine Kundendaten (z. B. das analysierte Bild oder den analysierten Text) an Microsoft.

Herstellen einer Verbindung mit Azure

Der Container benötigt die Abrechnungsargumentwerte, um ausgeführt werden zu können. Diese Werte ermöglichen es dem Container, eine Verbindung mit dem Abrechnungsendpunkt herzustellen. Der Container meldet die Nutzung etwa alle 10 bis 15 Minuten. Wenn der Container nicht innerhalb des zulässigen Zeitfensters eine Verbindung mit Azure herstellt, wird der Container weiterhin ausgeführt, verarbeitet aber keine Anfragen, bis der Abrechnungsendpunkt wiederhergestellt wurde. Es erfolgen 10 Verbindungsversuche im gleichen Zeitintervall von 10 bis 15 Minuten. Wenn die Verbindung mit dem Abrechnungsendpunkt nicht innerhalb der 10 Versuche hergestellt werden kann, wird die Bereitstellung von Anforderungen durch den Container beendet. Ein Beispiel für die Informationen, die für die Abrechnung an Microsoft gesendet werden, finden Sie in den Häufig gestellten Fragen zu Cognitive Services-Containern.

Abrechnungsargumente

Der Befehl docker run startet den Container, wenn alle drei der folgenden Optionen über gültige Werte verfügen:

Option BESCHREIBUNG
ApiKey Der API-Schlüssel der Cognitive Services-Ressource, der zum Nachverfolgen von Abrechnungsinformationen verwendet wird.
Der Wert dieser Option muss für die bereitgestellte Ressource, die in Billing angegeben wurde, auf einen API-Schlüssel festgelegt werden.
Billing Der Endpunkt der Cognitive Services-Ressource, der zum Nachverfolgen von Abrechnungsinformationen verwendet wird.
Der Wert dieser Option muss auf den Endpunkt-URI einer bereitgestellten Azure-Ressource festgelegt werden.
Eula Gibt an, dass Sie die Lizenz für den Container akzeptiert haben.
Der Wert dieser Option muss auf accept festgelegt werden.

Weitere Informationen zu diesen Optionen finden Sie unter Konfigurieren von Containern.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben Sie die Konzepte und den Workflow zum Herunterladen, Installieren und Ausführen von Containern für den Gesichtserkennungsdienst kennengelernt. Zusammenfassung:

  • Containerimages werden aus Azure Container Registry heruntergeladen.
  • Containerimages werden in Docker ausgeführt.
  • Sie können entweder die REST-API oder das SDK verwenden, um Vorgänge in Containern für den Gesichtserkennungsdienst über den Host-URI des Containers aufzurufen.
  • Bei der Instanziierung eines Containers müssen Sie Abrechnungsinformationen angeben.

Wichtig

Für die Ausführung von Cognitive Services-Containern besteht keine Lizenz, wenn sie nicht zu Messzwecken mit Azure verbunden sind. Kunden müssen sicherstellen, dass Container jederzeit Abrechnungsinformationen an den Messungsdienst übermitteln können. Cognitive Services-Container senden keine Kundendaten (z. B. das analysierte Bild oder den analysierten Text) an Microsoft.

Nächste Schritte