Installer et exécuter des conteneurs LireInstall and run Read containers

Les conteneurs vous permettent d’exécuter les API Vision par ordinateur dans votre propre environnement.Containers enable you to run the Computer Vision APIs in your own environment. Les conteneurs conviennent particulièrement bien à certaines exigences de sécurité et de gouvernance des données.Containers are great for specific security and data governance requirements. Dans cet article, vous allez apprendre à télécharger, installer et exécuter un conteneur Vision par ordinateur.In this article you'll learn how to download, install, and run a Computer Vision container.

Un seul conteneur Docker, Lire, est disponible pour Vision par ordinateur.A single Docker container, Read, is available for Computer Vision. Le conteneur Lire permet de détecter et d’extraire du texte imprimé à partir d’images d’objets divers avec différents arrière-plans et surfaces, tels que des reçus, des affiches et des cartes de visite.The Read container allows you to detect and extract printed text from images of various objects with different surfaces and backgrounds, such as receipts, posters, and business cards. De plus, le conteneur Lire détecte le texte manuscrit dans les images, et prend en charge les documents PDF, TIFF, multipage.Additionally, the Read container detects handwritten text in images and provides PDF, TIFF, and multi-page file support. Pour plus d’informations, consultez la documentation sur l’API Lire.For more information, see the Read API documentation.

Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit avant de commencer.If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.

PrérequisPrerequisites

Vous devez respecter les prérequis suivants avant d’utiliser les conteneurs :You must meet the following prerequisites before using the containers:

ObligatoireRequired ObjectifPurpose
Moteur DockerDocker Engine Vous avez besoin d’un moteur Docker installé sur un ordinateur hôte.You need the Docker Engine installed on a host computer. Docker fournit des packages qui configurent l’environnement Docker sur macOS, Windows et Linux.Docker provides packages that configure the Docker environment on macOS, Windows, and Linux. Pour apprendre les principes de base de Docker et des conteneurs, consultez la vue d’ensemble de Docker.For a primer on Docker and container basics, see the Docker overview.

Vous devez configurer Docker pour permettre aux conteneurs de se connecter à Azure et de lui envoyer des données de facturation.Docker must be configured to allow the containers to connect with and send billing data to Azure.

Sur Windows, vous devez également configurer Docker pour prendre en charge les conteneurs Linux.On Windows, Docker must also be configured to support Linux containers.

Bonne connaissance de DockerFamiliarity with Docker Vous devez avoir une compréhension élémentaire des concepts Docker, notamment les registres, référentiels, conteneurs et images conteneurs, ainsi qu’une maîtrise des commandes docker de base.You should have a basic understanding of Docker concepts, like registries, repositories, containers, and container images, as well as knowledge of basic docker commands.
Ressource Vision par ordinateurComputer Vision resource Pour pouvoir utiliser le conteneur, vous devez disposer des éléments suivants :In order to use the container, you must have:

Une ressource Vision par ordinateur Azure, la clé d’API associée et l’URI de point de terminaison.An Azure Computer Vision resource and the associated API key the endpoint URI. Les deux valeurs, disponibles dans les pages Vue d’ensemble et Clés de la ressource, sont nécessaires au démarrage du conteneur.Both values are available on the Overview and Keys pages for the resource and are required to start the container.

{API_KEY}  : L’une des deux clés de ressource disponibles à la page Clés{API_KEY}: One of the two available resource keys on the Keys page

{ENDPOINT_URI}  : Le point de terminaison tel qu'il est fourni à la pageVue d’ensemble{ENDPOINT_URI}: The endpoint as provided on the Overview page

Collecte des paramètres requisGathering required parameters

Il existe trois paramètres principaux pour tous les conteneurs de Cognitive Services requis.There are three primary parameters for all Cognitive Services' containers that are required. Le contrat de licence utilisateur final (CLUF) doit être présent avec une valeur de accept.The end-user license agreement (EULA) must be present with a value of accept. En outre, une URL de point de terminaison et une clé API sont nécessaires.Additionally, both an Endpoint URL and API Key are needed.

URL du point de terminaison {ENDPOINT_URI}Endpoint URI {ENDPOINT_URI}

La valeur URI du point de terminaison est disponible sur la page Vue d’ensemble du portail Azure de la ressource Cognitive Service correspondante.The Endpoint URI value is available on the Azure portal Overview page of the corresponding Cognitive Service resource. Accédez à la page Vue d’ensemble, pointez sur le point de terminaison et une icône Copy to clipboard s’affiche.Navigate to the Overview page, hover over the Endpoint, and a Copy to clipboard icon will appear. Copiez et utilisez si nécessaire.Copy and use where needed.

Collecter l’URI de point de terminaison pour une utilisation ultérieure

Clés {API_KEY}Keys {API_KEY}

Cette clé est utilisée pour démarrer le conteneur et est disponible sur la page Clés de la ressource Cognitive Service correspondante sur le portail Azure.This key is used to start the container, and is available on the Azure portal's Keys page of the corresponding Cognitive Service resource. Accédez à la page Clés, puis cliquez sur l’icône Copy to clipboard .Navigate to the Keys page, and click on the Copy to clipboard icon.

Obtenir l’une des deux clés pour une utilisation ultérieure

Important

Ces clés d’abonnement sont utilisées pour accéder à votre API Cognitive Service.These subscription keys are used to access your Cognitive Service API. Ne partagez pas vos clés.Do not share your keys. Stockez-les en toute sécurité, par exemple, à l’aide de Azure Key Vault.Store them securely, for example, using Azure Key Vault. Nous vous recommandons également de régénérer ces clés régulièrement.We also recommend regenerating these keys regularly. Une seule clé est nécessaire pour effectuer un appel d’API.Only one key is necessary to make an API call. Lors de la régénération de la première clé, vous pouvez utiliser la deuxième clé pour un accès continu au service.When regenerating the first key, you can use the second key for continued access to the service.

L’ordinateur hôteThe host computer

L’hôte est un ordinateur x64 qui exécute le conteneur Docker.The host is a x64-based computer that runs the Docker container. Il peut s’agir d’un ordinateur local ou d’un service d’hébergement Docker dans Azure, comme :It can be a computer on your premises or a Docker hosting service in Azure, such as:

Exigences et suggestions relatives au conteneurContainer requirements and recommendations

Notes

Les exigences et les suggestions sont basées sur des tests d’évaluation effectués avec une seule requête par seconde, à partir d’une image de 8 Mo d’une lettre d’entreprise analysée qui contient 29 lignes et 803 caractères au total.The requirements and recommendations are based on benchmarks with a single request per second, using an 8-MB image of a scanned business letter that contains 29 lines and a total of 803 characters.

Le tableau suivant indique l’allocation de ressources minimale et recommandée pour chaque conteneur Lire.The following table describes the minimum and recommended allocation of resources for each Read container.

ConteneurContainer MinimaleMinimum RecommandéRecommended TPSTPS
(Minimum, maximum)(Minimum, Maximum)
LireRead 1 cœur, 8 Go de mémoire, 0,24 TPS1 cores, 8-GB memory, 0.24 TPS 8 cœurs, 16 Go de mémoire, 1,17 TPS8 cores, 16-GB memory, 1.17 TPS 0,24 ; 1,170.24, 1.17
  • Chaque cœur doit être cadencé à au moins 2,6 gigahertz (GHz).Each core must be at least 2.6 gigahertz (GHz) or faster.
  • TPS - transactions par seconde.TPS - transactions per second.

Le nombre de cœurs et la quantité de mémoire correspondent aux paramètres --cpus et --memory qui sont utilisés dans le cadre de la commande docker run.Core and memory correspond to the --cpus and --memory settings, which are used as part of the docker run command.

Obtenir l’image conteneur avec docker pullGet the container image with docker pull

Des images conteneurs sont disponibles pour le conteneur Lire.Container images for Read are available.

ConteneurContainer Nom de registre de conteneurs / référentiel / imageContainer Registry / Repository / Image Name
LireRead containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-read:latest

Utilisez la commande docker pull pour télécharger une image conteneur.Use the docker pull command to download a container image.

Commande docker pull du conteneur LireDocker pull for the Read container

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

Conseil

Vous pouvez utiliser la commande docker images pour lister vos images conteneurs téléchargées.You can use the docker images command to list your downloaded container images. Par exemple, la commande suivante liste l’ID, le référentiel et la balise de chaque image conteneur téléchargée dans un tableau :For example, the following command lists the ID, repository, and tag of each downloaded container image, formatted as a table:

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

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

Comment utiliser le conteneurHow to use the container

Une fois que le conteneur est sur l’ordinateur hôte, appliquez la procédure suivante pour travailler avec le conteneur.Once the container is on the host computer, use the following process to work with the container.

  1. Exécutez le conteneur avec les paramètres de facturation requis.Run the container, with the required billing settings. D’autres exemples de commande docker run sont disponibles.More examples of the docker run command are available.
  2. Interrogez le point de terminaison de prédiction du conteneur.Query the container's prediction endpoint.

Exécuter le conteneur avec docker runRun the container with docker run

Utilisez la commande docker run pour exécuter le conteneur.Use the docker run command to run the container. Pour plus d’informations sur la façon d’obtenir les valeurs {ENDPOINT_URI} et {API_KEY}, consultez Collecte des paramètres requis.Refer to gathering required parameters for details on how to get the {ENDPOINT_URI} and {API_KEY} values.

Exemples de la commande docker run sont disponibles.Examples of the docker run command are available.

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 16g --cpus 8 \
containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-read \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Cette commande :This command:

  • Exécute un conteneur Lire à partir de l’image conteneur.Runs the Read container from the container image.
  • Alloue 8 cœurs de processeur et 16 gigaoctets (Go) de mémoire.Allocates 8 CPU core and 16 gigabytes (GB) of memory.
  • Expose le port TCP 5000 et alloue un pseudo-TTY pour le conteneur.Exposes TCP port 5000 and allocates a pseudo-TTY for the container.
  • Supprime automatiquement le conteneur après sa fermeture.Automatically removes the container after it exits. L’image conteneur est toujours disponible sur l’ordinateur hôte.The container image is still available on the host computer.

D’autres exemples de commande docker run sont disponibles.More examples of the docker run command are available.

Important

Vous devez spécifier les options Eula, Billing et ApiKey pour exécuter le conteneur, sinon il ne démarrera pas.The Eula, Billing, and ApiKey options must be specified to run the container; otherwise, the container won't start. Pour plus d'informations, consultez Facturation.For more information, see Billing.

Exécuter plusieurs conteneurs sur le même hôteRun multiple containers on the same host

Si vous envisagez d’exécuter plusieurs conteneurs avec les ports exposés, veillez à exécuter chaque conteneur avec un port exposé différent.If you intend to run multiple containers with exposed ports, make sure to run each container with a different exposed port. Par exemple, exécutez le premier conteneur sur le port 5000 et le second conteneur sur le port 5001.For example, run the first container on port 5000 and the second container on port 5001.

Vous pouvez avoir ce conteneur, et un autre conteneur Azure Cognitive Services qui s’exécutent ensemble sur l’hôte.You can have this container and a different Azure Cognitive Services container running on the HOST together. Vous pouvez également disposer de plusieurs conteneurs du même conteneur Cognitive Services en cours d’exécution.You also can have multiple containers of the same Cognitive Services container running.

Valider l’exécution d’un conteneurValidate that a container is running

Il existe plusieurs façons de confirmer que le conteneur s’exécute.There are several ways to validate that the container is running. Recherchez l’adresse IP externe et le port exposé du conteneur en question, puis ouvrez le navigateur web de votre choix.Locate the External IP address and exposed port of the container in question, and open your favorite web browser. Utilisez les différentes URL de requête ci-dessous pour vérifier que le conteneur est en cours d’exécution.Use the various request URLs below to validate the container is running. Les exemples d’URL de requête listés ci-dessous sont http://localhost:5000, mais votre conteneur spécifique peut varier.The example request URLs listed below are http://localhost:5000, but your specific container may vary. N’oubliez pas que vous devez vous fier à l’adresse IP externe de votre conteneur et au port exposé.Keep in mind that you're to rely on your container's External IP address and exposed port.

URL de la demandeRequest URL ObjectifPurpose
http://localhost:5000/ Le conteneur fournit une page d’accueil.The container provides a home page.
http://localhost:5000/status Demandée avec HTTP GET, pour confirmer que le conteneur est en cours d’exécution sans provoquer de requête de point de terminaison.Requested with an HTTP GET, to validate that the container is running without causing an endpoint query. Cette requête peut être utilisée pour les probes liveness et readiness de Kubernetes.This request can be used for Kubernetes liveness and readiness probes.
http://localhost:5000/swagger Le conteneur fournit un ensemble complet de documentation pour les points de terminaison et une fonctionnalité Essayer.The container provides a full set of documentation for the endpoints and a Try it out feature. Avec cette fonctionnalité, vous pouvez entrer vos paramètres dans un formulaire HTML basé sur le web, et constituer la requête sans avoir à écrire du code.With this feature, you can enter your settings into a web-based HTML form and make the query without having to write any code. Une fois la requête retournée, un exemple de commande CURL est fourni pour illustrer les en-têtes HTTP, et le format du corps qui est nécessaire.After the query returns, an example CURL command is provided to demonstrate the HTTP headers and body format that's required.

Page d’accueil du conteneur

Interroger le point de terminaison de prédiction du conteneurQuery the container's prediction endpoint

Le conteneur fournit des API de point de terminaison de prédiction de requête basées sur REST.The container provides REST-based query prediction endpoint APIs.

Utilisez l’hôte, http://localhost:5000, pour les API de conteneur.Use the host, http://localhost:5000, for container APIs.

Lecture asynchroneAsynchronous read

Vous pouvez utiliser conjointement les opérations POST /vision/v2.0/read/core/asyncBatchAnalyze et GET /vision/v2.0/read/operations/{operationId} pour lire de façon asynchrone une image, ce qui est similaire à la façon dont le service Vision par ordinateur utilise ces opérations REST correspondantes.You can use the POST /vision/v2.0/read/core/asyncBatchAnalyze and GET /vision/v2.0/read/operations/{operationId} operations in concert to asynchronously read an image, similar to how the Computer Vision service uses those corresponding REST operations. La méthode POST asynchrone retourne un operationId qui est utilisé comme identificateur de la requête HTTP GET.The asynchronous POST method will return an operationId that is used as the identifer to the HTTP GET request.

À partir de l’interface utilisateur Swagger, sélectionnez le asyncBatchAnalyze pour le développer dans le navigateur.From the swagger UI, select the asyncBatchAnalyze to expand it in the browser. Ensuite, sélectionnez Faites un essai > Choisir un fichier.Then select Try it out > Choose file. Dans cet exemple, nous allons utiliser l’image suivante :In this example, we'll use the following image:

Tabulations et espaces

Lorsque le POST asynchrone s’est correctement exécuté, il retourne le code d’état HTTP 202.When the asynchronous POST has run successfully, it returns an HTTP 202 status code. Dans la réponse, un en-tête operation-location contient le point de terminaison de résultat de la requête.As part of the response, there is an operation-location header that holds the result endpoint for the request.

 content-length: 0
 date: Fri, 13 Sep 2019 16:23:01 GMT
 operation-location: http://localhost:5000/vision/v2.0/read/operations/a527d445-8a74-4482-8cb3-c98a65ec7ef9
 server: Kestrel

operation-location est l’URL complète qui est accessible via HTTP GET.The operation-location is the fully qualified URL and is accessed via an HTTP GET. Voici la réponse JSON à l’exécution de l’URL operation-location à partir de l’image précédente :Here is the JSON response from executing the operation-location URL from the preceding image:

{
  "status": "Succeeded",
  "recognitionResults": [
    {
      "page": 1,
      "clockwiseOrientation": 2.42,
      "width": 502,
      "height": 252,
      "unit": "pixel",
      "lines": [
        {
          "boundingBox": [
            56,
            39,
            317,
            50,
            313,
            134,
            53,
            123
          ],
          "text": "Tabs VS",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                90,
                43,
                243,
                53,
                243,
                123,
                94,
                125
              ],
              "text": "Tabs",
              "confidence": "Low"
            },
            {
              "boundingBox": [
                259,
                55,
                313,
                62,
                313,
                122,
                259,
                123
              ],
              "text": "VS"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [
            221,
            148,
            417,
            146,
            417,
            206,
            227,
            218
          ],
          "text": "Spaces",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [
                230,
                148,
                416,
                141,
                419,
                211,
                232,
                218
              ],
              "text": "Spaces"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Lecture synchroneSynchronous read

Vous pouvez utiliser l’opération POST /vision/v2.0/read/core/Analyze pour lire de façon synchrone une image.You can use the POST /vision/v2.0/read/core/Analyze operation to synchronously read an image. C’est uniquement lorsque l’image est lue dans son intégralité que l’API retourne une réponse JSON.When the image is read in its entirety, then and only then does the API return a JSON response. La seule exception à ceci est si une erreur se produit.The only exception to this is if an error occurs. Lorsqu’une erreur se produit, le code JSON suivant est retourné :When an error occurs the following JSON is returned:

{
    status: "Failed"
}

L’objet de réponse JSON contient le même graphe d’objets que la version asynchrone.The JSON response object has the same object graph as the asynchronous version. Si vous êtes un utilisateur JavaScript et visez la cohérence des types, vous pouvez utiliser les types suivants pour caster la réponse JSON en un objet AnalyzeResult.If you're a JavaScript user and want type safety, the following types could be used to cast the JSON response as an AnalyzeResult object.

export interface AnalyzeResult {
    status: Status;
    recognitionResults?: RecognitionResult[] | null;
}

export enum Status {
    NotStarted = 0,
    Running = 1,
    Failed = 2,
    Succeeded = 3
}

export enum Unit {
    Pixel = 0,
    Inch = 1
}

export interface RecognitionResult {
    page?: number | null;
    clockwiseOrientation?: number | null;
    width?: number | null;
    height?: number | null;
    unit?: Unit | null;
    lines?: Line[] | null;
}

export interface Line {
    boundingBox?: number[] | null;
    text: string;
    words?: Word[] | null;
}

export enum Confidence {
    High = 0,
    Low = 1
}

export interface Word {
  boundingBox?: number[] | null;
  text: string;
  confidence?: Confidence | null;
}

Pour obtenir un exemple de cas d’utilisation, consultez ce bac à sable TypeScript, puis sélectionnez Exécuter pour vous rendre compte de sa facilité d’utilisation.For an example use-case, see the TypeScript sandbox here and select Run to visualize its ease-of-use.

Arrêter le conteneurStop the container

Pour arrêter le conteneur, dans l’environnement de ligne de commande où le conteneur est en cours d’exécution, sélectionnez Ctrl+C.To shut down the container, in the command-line environment where the container is running, select Ctrl+C.

Résolution de problèmesTroubleshooting

Si vous exécutez le conteneur avec un montage de sortie et la journalisation activée, il génère des fichiers journaux qui sont utiles pour résoudre les problèmes qui se produisent lors du démarrage ou de l’exécution du conteneur.If you run the container with an output mount and logging enabled, the container generates log files that are helpful to troubleshoot issues that happen while starting or running the container.

Conseil

Pour plus d’informations et de conseils sur la résolution des problèmes, consultez les questions fréquentes sur les conteneurs Cognitive Services.For more troubleshooting information and guidance, see Cognitive Services containers frequently asked questions (FAQ).

FacturationBilling

Les conteneurs Cognitive Services envoient des informations de facturation à Azure à l’aide de la ressource correspondante dans votre compte Azure.The Cognitive Services containers send billing information to Azure, using the corresponding resource on your Azure account.

Les requêtes sur le conteneur sont facturées au niveau tarifaire de la ressource Azure utilisée pour <ApiKey>.Queries to the container are billed at the pricing tier of the Azure resource that's used for the <ApiKey>.

Les conteneurs Azure Cognitives Services ne sont pas concédés sous licence dans le but de s’exécuter sans être connectés au point de terminaison de facturation pour le contrôle.Azure Cognitive Services containers aren't licensed to run without being connected to the billing endpoint for metering. Vous devez configurer les conteneurs de manière à ce qu’ils communiquent les informations de facturation au point de terminaison de facturation à tout moment.You must enable the containers to communicate billing information with the billing endpoint at all times. Les conteneurs Cognitive Services n’envoient pas de données client, telles que l’image ou le texte analysé, à Microsoft.Cognitive Services containers don't send customer data, such as the image or text that's being analyzed, to Microsoft.

Connexion à AzureConnect to Azure

Le conteneur a besoin des valeurs d’arguments de facturation pour s’exécuter.The container needs the billing argument values to run. Ces valeurs permettent au conteneur de se connecter au point de terminaison de facturation.These values allow the container to connect to the billing endpoint. Le conteneur crée des rapports sur l’utilisation toutes les 10 à 15 minutes.The container reports usage about every 10 to 15 minutes. Si le conteneur ne se connecte pas à Azure dans la fenêtre de temps imparti, il continue de s’exécuter, mais ne traite pas les requêtes tant que le point de terminaison de facturation n’est pas restauré.If the container doesn't connect to Azure within the allowed time window, the container continues to run but doesn't serve queries until the billing endpoint is restored. Une tentative de connexion est effectuée 10 fois, toutes les 10 à 15 minutes.The connection is attempted 10 times at the same time interval of 10 to 15 minutes. S’il ne parvient pas à se connecter au point de terminaison de facturation au cours de ces 10 essais, le conteneur arrête son exécution.If it can't connect to the billing endpoint within the 10 tries, the container stops running.

Arguments de facturationBilling arguments

Pour que la commande docker run démarre le conteneur, des valeurs valides doivent spécifier les trois options suivantes :For the docker run command to start the container, all three of the following options must be specified with valid values:

OptionOption DescriptionDescription
ApiKey Clé API de la ressource Cognitive Services utilisée pour le suivi des informations de facturation.The API key of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
La valeur de cette option doit être définie sur une clé API pour la ressource provisionnée spécifiée dans Billing.The value of this option must be set to an API key for the provisioned resource that's specified in Billing.
Billing Point de terminaison de la ressource Cognitive Services utilisé pour le suivi des informations de facturation.The endpoint of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
La valeur de cette option doit être définie sur l’URI de point de terminaison d’une ressource Azure provisionnée.The value of this option must be set to the endpoint URI of a provisioned Azure resource.
Eula Indique que vous avez accepté la licence pour le conteneur.Indicates that you accepted the license for the container.
La valeur de cette option doit être définie sur accepter.The value of this option must be set to accept.

Pour plus d’informations sur ces options, consultez Configurer des conteneurs.For more information about these options, see Configure containers.

Billets de blog :Blog posts

Exemples de développementDeveloper samples

Des exemples de développement sont disponibles sur notre dépôt GitHub.Developer samples are available at our GitHub repository.

Voir le webinaireView webinar

Rejoignez le webinaire pour savoir :Join the webinar to learn about:

  • Comment déployer Cognitive Services sur une machine à l’aide de DockerHow to deploy Cognitive Services to any machine using Docker
  • Comment déployer Cognitive Services sur AKSHow to deploy Cognitive Services to AKS

RésuméSummary

Dans cet article, vous avez découvert des concepts et le flux de travail pour le téléchargement, l’installation et l’exécution des conteneurs Vision par ordinateur.In this article, you learned concepts and workflow for downloading, installing, and running Computer Vision containers. En résumé :In summary:

  • Vision par ordinateur fournit un conteneur Linux pour Docker, et encapsule le conteneur Lire.Computer Vision provides a Linux container for Docker, encapsulating Read.
  • Les images conteneur sont téléchargées à partir du registre de conteneurs « Conteneur (préversion) » dans Azure.Container images are downloaded from the "Container Preview" container registry in Azure.
  • Les images conteneurs s’exécutent dans Docker.Container images run in Docker.
  • Vous pouvez utiliser l’API REST ou kit de développement logiciel (SDK) pour appeler des opérations dans des conteneurs Lire en spécifiant l’URI hôte du conteneur.You can use either the REST API or SDK to call operations in Read containers by specifying the host URI of the container.
  • Vous devez spécifier les informations de facturation lors de l’instanciation d’un conteneur.You must specify billing information when instantiating a container.

Important

Les conteneurs Cognitives Services ne sont pas concédés sous licence pour s’exécuter sans être connectés à Azure pour le contrôle.Cognitive Services containers are not licensed to run without being connected to Azure for metering. Les clients doivent configurer les conteneurs de manière à ce qu’ils communiquent les informations de facturation au service de contrôle à tout moment.Customers need to enable the containers to communicate billing information with the metering service at all times. Les conteneurs Cognitive Services n’envoient pas de données relatives aux clients (par exemple, l’image ou le texte en cours d’analyse) à Microsoft.Cognitive Services containers do not send customer data (for example, the image or text that is being analyzed) to Microsoft.

Étapes suivantesNext steps