Installer et exécuter des conteneurs

Article
01/17/2024

La prise en charge des conteneurs est actuellement disponible uniquement avec la version d’Intelligence documentaire 2022-08-31 (GA) pour tous les modèles et 2023-07-31 (GA) pour Lecture et Disposition uniquement :

✔️ Consultez Installer et exécuter des conteneurs Document Intelligence v3.0 pour obtenir la documentation sur les conteneurs pris en charge.

Ce contenu s’applique à :v3.0 (GA)v3.1 (GA)

Azure AI Intelligence documentaire est un service Azure AI qui vous permet de générer des logiciels de traitement de données automatisé à l’aide de la technologie Machine Learning. Intelligence documentaire vous permet d’identifier et d’extraire du texte, des paires clé/valeur, des marques de sélection et des données de tableau de vos documents, et bien plus encore. Les résultats sont fournis sous forme de données structurées qui.../ incluent les relations dans le fichier d’origine.

Dans cet article, découvrez comment télécharger, installer et exécuter des conteneurs Intelligence documentaire. Les conteneurs vous permettent d’exécuter le service Intelligence documentaire dans votre propre environnement. Les conteneurs conviennent particulièrement bien à certaines exigences de sécurité et de gouvernance des données.

Les modèles Lecture et Disposition sont pris en charge par les conteneurs Intelligence documentaire v3.1.
Les modèles Lecture, Disposition, Document général, Document d’identité, Reçu, Facture et Carte de visite et Personnalisé sont pris en charge par les conteneurs Intelligence documentaire v3.0.
Le modèle de carte de visite est actuellement uniquement pris en charge dans les conteneurs v2.1.

Prérequis

Pour commencer, il vous faut un compte Azure actif. Si vous n’en avez pas, vous pouvez créer un compte gratuit.

Vous avez également besoin des éléments suivants pour utiliser les conteneurs Intelligence documentaire :

Requis	Objectif
Bonne connaissance de Docker	Vous devez comprendre les concepts de base liés à Docker (comme les registres, les référentiels, les conteneurs et les images conteneurs), et connaître les principaux termes et commandes utilisés pour `docker`.
Moteur Docker installé	Vous avez besoin d’un moteur Docker installé sur un ordinateur hôte. Docker fournit des packages qui configurent l’environnement Docker sur macOS, Windows et Linux. Pour apprendre les principes de base de Docker et des conteneurs, consultez la vue d’ensemble de Docker. Vous devez configurer Docker pour permettre aux conteneurs de se connecter à Azure et de lui envoyer des données de facturation. Sur Windows, vous devez également configurer Docker pour la prise en charge des conteneurs Linux.
Ressource Intelligence documentaire	Une ressource Azure AI Intelligence documentaire monoservice ou multiservice dans le Portail Azure. Pour utiliser ces conteneurs, vous devez disposer de la clé et de l’URI de point de terminaison associés. Ces deux valeurs sont disponibles dans la page Clés et point de terminaison Intelligence documentaire dans le Portail Azure : {FORM_RECOGNIZER_KEY} : une des deux clés de ressource disponibles. {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} : point de terminaison de la ressource utilisée pour effectuer le suivi des informations de facturation.

Facultatif	Objectif
Azure CLI (interface de ligne de commande)	L’interface Azure CLI vous permet d’utiliser un ensemble de commandes en ligne pour créer et gérer des ressources Azure. Elle peut s’installer dans les environnements Windows, macOS et Linux, et s’exécuter dans un conteneur Docker et Azure Cloud Shell.

Ordinateur hôte requis

L’hôte est un ordinateur x64 qui exécute le conteneur Docker. Il peut s’agir d’un ordinateur local ou d’un service d’hébergement Docker dans Azure, comme :

Azure Kubernetes Service.
Azure Container Instances.
Un cluster Kubernetes déployé sur Azure Stack. Pour plus d’informations, consultez Déployer Kubernetes sur Azure Stack.

Exigences et suggestions relatives au conteneur

Conteneurs de prise en charge requis

Le tableau suivant liste le ou les conteneurs de prise en charge pour chaque conteneur Intelligence documentaire que vous téléchargez. Pour plus d’informations, consultez la section Facturation.

Conteneur de fonctionnalités	Conteneur(s) de prise en charge
Lire	Non requis
Disposition	Non requis
Carte de visite	Lire
Document général	Disposition
Facture	Disposition
Réception	Lecture ou Disposition
Document d’ID	Lire
Modèle personnalisé	Disposition

Cœurs de processeur et mémoire recommandés

Notes

Les valeurs minimale et recommandée sont basées sur les limites de Docker, pas sur les ressources de la machine hôte.

Conteneurs Intelligence documentaire

Conteneur	Minimum	Recommandé
`Read`	`8` cœurs, 10 Go de mémoire	`8` cœurs, 24 Go de mémoire
`Layout`	`8` cœurs, 16 Go de mémoire	`8` cœurs, 24 Go de mémoire
`Business Card`	`8` cœurs, 16 Go de mémoire	`8` cœurs, 24 Go de mémoire
`General Document`	`8` cœurs, 12 Go de mémoire	`8` cœurs, 24 Go de mémoire
`ID Document`	`8` cœurs, 8 Go de mémoire	`8` cœurs, 24 Go de mémoire
`Invoice`	`8` cœurs, 16 Go de mémoire	`8` cœurs, 24 Go de mémoire
`Receipt`	`8` cœurs, 11 Go de mémoire	`8` cœurs, 24 Go de mémoire
`Custom Template`	`8` cœurs, 16 Go de mémoire	`8` cœurs, 24 Go de mémoire

Chaque cœur doit être cadencé à au moins 2,6 gigahertz (GHz).
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 compose ou docker run.

Conseil

Vous pouvez utiliser la commande docker images pour lister vos images conteneurs téléchargées. Par exemple, la commande suivante liste l’ID, le référentiel et la balise de chaque image conteneur téléchargée dans un tableau :

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

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

Exécuter le conteneur à l’aide de la commande docker-compose up

Remplacez les valeurs {ENDPOINT_URI} et {API_KEY} par votre URI de point de terminaison de ressource et la clé dans la page de ressources Azure.
Assurez-vous que la valeur CLUF est définie sur accepter.
Vous devez spécifier les valeurs EULA, Billing et ApiKey ; sinon, le conteneur ne démarrera pas.

Important

Les clés sont utilisées pour accéder à votre ressource Intelligence documentaire. Ne partagez pas vos clés. Stockez-les en toute sécurité, par exemple, à l’aide de Azure Key Vault. Nous vous recommandons également de régénérer ces clés régulièrement. Une seule clé est nécessaire pour effectuer un appel d’API. Lors de la régénération de la première clé, vous pouvez utiliser la deuxième clé pour un accès continu au service.

L’exemple de code suivant est un exemple docker compose autonome permettant d’exécuter le conteneur Intelligence documentaire Disposition. Avec docker compose, vous utilisez un fichier YAML pour configurer les services de votre application. Ensuite, avec la commande docker-compose up, vous créez et démarrez tous les services à partir de votre configuration. Entrez les valeurs {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} et {FORM_RECOGNIZER_KEY} pour votre instance de conteneur Disposition.

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