Instalación y ejecución de contenedores

Artículo
01/17/2024

La compatibilidad con contenedores está disponible actualmente con la versión de Document Intelligence 2022-08-31 (GA) para todos los modelos y 2023-07-31 (GA) solo para los modelos de lectura y diseño:

✔️ Consulte Instalación y ejecución de contenedores de Document Intelligence v3.0 para obtener documentación de contenedor compatible.

Este contenido se aplica a:v3.0 (GA)v3.1 (GA)

Documento de inteligencia de Azure AI es uno de los servicios de Azure AI y permite crear software de procesamiento de datos automatizado mediante la tecnología de aprendizaje automático. Document Intelligence le permite identificar y extraer texto, pares clave-valor, marcas de selección, datos de tabla y mucho más de los documentos. Los resultados se entregan como datos estructurados que incluyen las relaciones del fichero original.

En este artículo, aprenderá a descargar, instalar y ejecutar contenedores de Document Intelligence. Los contenedores le permiten ejecutar el servicio Document Intelligence en su propio entorno. Los contenedores son excelentes para requisitos específicos de control de datos y seguridad.

Los modelos de lectura y diseño son compatibles con los contenedores de Document Intelligence v3.1.
Los modelos de Lectura, Diseño, Documento general, Documento de identificación, Recibo, FacturaTarjeta de presentación y Personalizado son compatibles con los contenedores de Document Intelligence v.3.0.
El modelo de tarjeta de presentación solo es compatible actualmente en los contenedores v2.1.

Requisitos previos

Para empezar, necesita una cuenta de Azure activa. En caso de no tener ninguna, puede crear una cuenta gratuita.

También necesita lo siguiente para usar contenedores de Document Intelligence:

Obligatorio	Propósito
Conocimientos sobre Docker	Debe tener un conocimiento básico de conceptos de Docker, como los registros, los repositorios, los contenedores y las imágenes de contenedor, así como conocimientos de la terminología y los comandos básicos de `docker`.
Motor de Docker instalado	Necesita que el motor de Docker esté instalado en un equipo host. Docker dispone de paquetes que configuran el entorno de Docker en macOS, Windows y Linux. Para conocer los principios básicos de Docker y de los contenedores, consulte Introducción a Docker. Docker debe configurarse para permitir que los contenedores se conecten con Azure y envíen datos de facturación a dicho servicio. En Windows, Docker también debe estar configurado de forma que admita contenedores de Linux.
Recurso de Inteligencia de documentos	Un recurso de Documento de inteligencia de Azure AI de servicio único o multiservicio en Azure Portal. Para usar los contenedores, debe tener la clave y el URI del punto de conexión asociados. Ambos valores están disponibles en la página de claves y punto de conexión de Documento de inteligencia de Azure Portal: {FORM_RECOGNIZER_KEY}: una de las dos claves de recurso disponibles. {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} : el punto de conexión del recurso que se usa para realizar el seguimiento de la información de facturación.

Opcionales	Propósito
CLI (interfaz de la línea de comandos) de Azure	La CLI de Azure permite usar un conjunto de comandos en línea para crear y administrar recursos de Azure. Está disponible para instalarse en entornos Windows, macOS y Linux, y se puede ejecutar en un contenedor de Docker y Azure Cloud Shell.

Requisitos del equipo host

El host es un equipo basado en x64 que ejecuta el contenedor de Docker. Puede ser un equipo del entorno local o un servicio de hospedaje de Docker incluido en Azure, como:

Azure Kubernetes Service.
Azure Container Instances.
Un clúster de Kubernetes implementado en Azure Stack. Para obtener más información, consulte Implementación de Kubernetes en Azure Stack.

Recomendaciones y requisitos del contenedor

Contenedores auxiliares requeridos

En la tabla siguiente se enumeran los contenedores de compatibilidad para cada contenedor de Document Intelligence que descargue. Para más información, consulte la sección Facturación.

Contenedor de características	Compatibilidad con contenedores
Lectura	No se requiere
Diseño	No se requiere
Tarjeta de presentación	Lectura
Documento general	Diseño
Factura	Diseño
Recibo	Lectura o Diseño
Documento de identificación	Lectura
Plantilla personalizada	Diseño

Memoria y núcleos de CPU recomendados

Nota

Los valores mínimos y recomendados se basan en los límites de Docker y no de los recursos de la máquina host.

Contenedores de Document Intelligence

Contenedor	Mínima	Recomendado
`Read`	`8` núcleos, 10 GB de memoria	`8` núcleos, 24 GB de memoria
`Layout`	`8` núcleos, 16 GB de memoria	`8` núcleos, 24 GB de memoria
`Business Card`	`8` núcleos, 16 GB de memoria	`8` núcleos, 24 GB de memoria
`General Document`	`8` núcleos, 12 GB de memoria	`8` núcleos, 24 GB de memoria
`ID Document`	`8` núcleos, 8 GB de memoria	`8` núcleos, 24 GB de memoria
`Invoice`	`8` núcleos, 16 GB de memoria	`8` núcleos, 24 GB de memoria
`Receipt`	`8` núcleos, 11 GB de memoria	`8` núcleos, 24 GB de memoria
`Custom Template`	`8` núcleos, 16 GB de memoria	`8` núcleos, 24 GB de memoria

Cada núcleo debe ser de 2,6 gigahercios (GHz) como mínimo.
El núcleo y la memoria se corresponden con los valores de --cpus y --memory, que se usan como parte del comando docker compose o docker run.

Sugerencia

Puede usar el comando docker images para enumerar las imágenes de contenedor descargadas. Por ejemplo, el comando siguiente muestra el id., el repositorio y la etiqueta de cada imagen de contenedor descargada, con formato de tabla:

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

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

Ejecución del contenedor con el comando docker-compose up

Reemplace los valores {ENDPOINT_URI} y {API_KEY} por el URI del punto de conexión del recurso y la clave de la página de recursos de Azure.
Asegúrese de que el valor CLUF esté establecido en accept.
Los valores EULA, Billing y ApiKey deben estar especificados; de lo contrario, el contenedor no se podrá iniciar.

Importante

Las claves se usan para acceder al recurso de Document Intelligence. No comparta las claves. Almacénelas de forma segura, por ejemplo, con Azure Key Vault. También se recomienda regenerar estas claves periódicamente. Solo se necesita una clave para realizar una llamada API. Al volver a generar la primera clave, puede usar la segunda clave para seguir teniendo acceso al servicio.

A continuación se muestra un ejemplo de docker compose autocontenido para ejecutar el contenedor Diseño de Document Intelligence. Con docker compose, se usa un archivo YAML para configurar los servicios de la aplicación. A continuación, con el comando docker-compose up, se crean e inician todos los servicios de la configuración. Escriba los valores {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} y {FORM_RECOGNIZER_KEY} para la instancia de contenedor de diseño.

version: "3.9"
services:
  azure-form-recognizer-read:
    container_name: azure-form-recognizer-read
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/read-3.0
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
    ports:
      - "5000:5000"
    networks:
      - ocrvnet
networks:
  ocrvnet:
    driver: bridge