Olvasási tárolók telepítése és futtatásaInstall and run Read containers

A tárolók lehetővé teszik a Computer Vision API-k futtatását a saját környezetében.Containers enable you to run the Computer Vision APIs in your own environment. A tárolók az adott biztonsági és adatirányítási követelményekhez is kiválóak.Containers are great for specific security and data governance requirements. Ebből a cikkből megtudhatja, hogyan töltheti le, telepítheti és futtathatja Computer Vision tárolót.In this article you'll learn how to download, install, and run a Computer Vision container.

Egyetlen Docker-tároló, olvasás, Computer Vision érhető el.A single Docker container, Read, is available for Computer Vision. Az olvasási tároló lehetővé teszi a nyomtatott szövegek észlelését és kinyerését különböző felületek és hátterek, például nyugták, plakátok és névjegykártyák képeiből.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. Az olvasási tároló emellett a kézzel írt szövegeket is észleli a képekben, és PDF-, TIFF-és többoldalas fájlok támogatását teszi lehetővé.Additionally, the Read container detects handwritten text in images and provides PDF, TIFF, and multi-page file support. További információ az API-k olvasása dokumentációban található.For more information, see the Read API documentation.

Ha nem rendelkezik Azure-előfizetéssel, mindössze néhány perc alatt létrehozhat egy ingyenes fiókot a virtuális gép létrehozásának megkezdése előtt.If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.

ElőfeltételekPrerequisites

A tárolók használata előtt meg kell felelnie a következő előfeltételeknek:You must meet the following prerequisites before using the containers:

KötelezőRequired CélPurpose
Docker-motorDocker Engine A Docker-motornak telepítve kell lennie a gazdagépen.You need the Docker Engine installed on a host computer. A Docker csomagokat biztosít a Docker-környezet konfigurálásához MacOS, Windows és Linux rendszereken.Docker provides packages that configure the Docker environment on macOS, Windows, and Linux. A Docker és a Container alapjairól a Docker áttekintésébentalál további információt.For a primer on Docker and container basics, see the Docker overview.

A Docker-t úgy kell konfigurálni, hogy lehetővé tegye a tárolók számára az Azure-ba való kapcsolódást és a számlázási információk küldését.Docker must be configured to allow the containers to connect with and send billing data to Azure.

Windows rendszeren aDocker-t is konfigurálni kell a Linux-tárolók támogatásához.On Windows, Docker must also be configured to support Linux containers.

A Docker ismereteFamiliarity with Docker Alapvető ismeretekkel kell rendelkeznie a Docker-fogalmakról, például a kibocsátásiegység-forgalmi jegyzékekről, a adattárakról, a tárolók és a tárolók rendszerképeiről, valamint az alapszintű docker parancsok megismeréséről.You should have a basic understanding of Docker concepts, like registries, repositories, containers, and container images, as well as knowledge of basic docker commands.
Erőforrás Computer VisionComputer Vision resource A tároló használatához a következőket kell tennie:In order to use the container, you must have:

Egy Azure Computer Vision erőforrás és a hozzá tartozó API-kulcs a végpont URI-ja.An Azure Computer Vision resource and the associated API key the endpoint URI. Mindkét érték elérhető az erőforrás áttekintés és kulcsok oldalain, és a tároló indításához szükséges.Both values are available on the Overview and Keys pages for the resource and are required to start the container.

{API_KEY} : a kulcsok oldalon található két elérhető erőforrás-kulcs egyike{API_KEY}: One of the two available resource keys on the Keys page

{ENDPOINT_URI} : az Áttekintés oldalon megadott végpont{ENDPOINT_URI}: The endpoint as provided on the Overview page

A szükséges paraméterek összegyűjtéseGathering required parameters

Három elsődleges paraméter van a szükséges összes Cognitive Services tárolóhoz.There are three primary parameters for all Cognitive Services' containers that are required. A végfelhasználói licencszerződésnek (EULA) acceptértékkel kell rendelkeznie.The end-user license agreement (EULA) must be present with a value of accept. Emellett a végponti URL-cím és az API-kulcs is szükséges.Additionally, both an Endpoint URL and API Key are needed.

Végpont URI-ja {ENDPOINT_URI}Endpoint URI {ENDPOINT_URI}

A végpont URI-értéke a megfelelő kognitív szolgáltatás erőforrásának Azure Portal Áttekintés lapján érhető el.The Endpoint URI value is available on the Azure portal Overview page of the corresponding Cognitive Service resource. Navigáljon az Áttekintés lapra, vigye a kurzort a végpont fölé, és megjelenik egy Copy to clipboard ikon.Navigate to the Overview page, hover over the Endpoint, and a Copy to clipboard icon will appear. Szükség esetén másolja és használja.Copy and use where needed.

A végpont URI-ja összegyűjtése későbbi használatra

Kulcsok {API_KEY}Keys {API_KEY}

Ez a kulcs a tároló elindítására szolgál, és a megfelelő kognitív szolgáltatási erőforrás Azure Portal kulcsok lapján érhető el.This key is used to start the container, and is available on the Azure portal's Keys page of the corresponding Cognitive Service resource. Navigáljon a kulcsok oldalra, és kattintson a Copy to clipboard ikonra.Navigate to the Keys page, and click on the Copy to clipboard icon.

A két kulcs egyikének beolvasása későbbi használatra

Fontos

Ezek az előfizetési kulcsok hozzáférnek a kognitív szolgáltatás API-hoz.These subscription keys are used to access your Cognitive Service API. Ne ossza meg a kulcsokat.Do not share your keys. Biztonságos tárolás, például Azure Key Vault használata.Store them securely, for example, using Azure Key Vault. Javasoljuk továbbá, hogy rendszeresen újragenerálja ezeket a kulcsokat.We also recommend regenerating these keys regularly. API-hívások létrehozásához csak egy kulcs szükséges.Only one key is necessary to make an API call. Az első kulcs újragenerálásakor a második kulcsot használhatja a szolgáltatás folyamatos eléréséhez.When regenerating the first key, you can use the second key for continued access to the service.

A gazdaszámítógépThe host computer

A gazdagép egy x64 alapú számítógépre, amelyen a Docker-tárolót.The host is a x64-based computer that runs the Docker container. Azt is, a helyszíni vagy a Docker-üzemeltetési szolgáltatás az Azure-ban, mint például:It can be a computer on your premises or a Docker hosting service in Azure, such as:

A tárolóra vonatkozó követelmények és javaslatokContainer requirements and recommendations

Megjegyzés

A követelmények és javaslatok a másodpercenként egy egyszeri kéréssel rendelkező teljesítményteszteken alapulnak, és a beolvasott üzleti levél 8 MB-os képét, amely 29 sort és összesen 803 karaktert tartalmaz.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.

Az alábbi táblázat az egyes olvasási tárolók minimális és ajánlott erőforrás-elosztását ismerteti.The following table describes the minimum and recommended allocation of resources for each Read container.

TárolóContainer MinimálisMinimum AjánlottRecommended TPSTPS
(Minimum, maximum)(Minimum, Maximum)
OlvasásRead 1 mag, 8 GB memória, 0,24 TPS1 cores, 8-GB memory, 0.24 TPS 8 mag, 16 GB memória, 1,17 TPS8 cores, 16-GB memory, 1.17 TPS 0,24, 1,170.24, 1.17
  • Minden mag legalább 2,6 gigahertz (GHz) vagy gyorsabb lehet.Each core must be at least 2.6 gigahertz (GHz) or faster.
  • TPS – tranzakció/másodperc.TPS - transactions per second.

Az alap és a memória a docker run parancs részeként használt --cpus és --memory beállításoknak felel meg.Core and memory correspond to the --cpus and --memory settings, which are used as part of the docker run command.

A tároló rendszerképének beolvasása a docker pullGet the container image with docker pull

Az olvasáshoz tároló lemezképek érhetők el.Container images for Read are available.

TárolóContainer Container Registry/adattár/rendszerkép neveContainer Registry / Repository / Image Name
OlvasásRead containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-read:latest

A docker pull parancs használatával letöltheti a tárolók képét.Use the docker pull command to download a container image.

Docker-lekérés az olvasási tárolóhozDocker pull for the Read container

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

Tipp

Használhatja a docker-rendszerképek paranccsal listát készíthet a letöltött tárolólemezképek.You can use the docker images command to list your downloaded container images. Például a következő parancs megjeleníti az azonosítója, a tárházat, és a címke az egyes letöltött tárolórendszerképet, és táblázatként vannak formázva: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>

A tároló használataHow to use the container

Miután a tároló a gazdagépentalálható, a következő eljárással dolgozhat a tárolóval.Once the container is on the host computer, use the following process to work with the container.

  1. Futtassa a tárolóta kötelező számlázási beállításokkal.Run the container, with the required billing settings. További példák a docker run parancsra.More examples of the docker run command are available.
  2. A tároló előrejelzési végpontjának lekérdezése.Query the container's prediction endpoint.

A tároló futtatása docker runRun the container with docker run

A tároló futtatásához használja a Docker Run parancsot.Use the docker run command to run the container. A {ENDPOINT_URI} és {API_KEY} értékek beszerzésével kapcsolatos részletekért tekintse meg a szükséges paraméterek összegyűjtését ismertető témakört.Refer to gathering required parameters for details on how to get the {ENDPOINT_URI} and {API_KEY} values.

A docker run parancs példái elérhetők.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}

Ez a parancs:This command:

  • Futtatja az olvasási tárolót a tároló rendszerképből.Runs the Read container from the container image.
  • 8 CPU-mag és 16 gigabájt (GB) memóriát foglal le.Allocates 8 CPU core and 16 gigabytes (GB) of memory.
  • Elérhetővé teszi a 5000-es TCP-portot, és egy pszeudo-TTY-t foglal le a tárolóhoz.Exposes TCP port 5000 and allocates a pseudo-TTY for the container.
  • A automatikusan eltávolítja a tárolót a kilépés után.Automatically removes the container after it exits. A tároló rendszerképe továbbra is elérhető a gazdaszámítógépen.The container image is still available on the host computer.

További példák a docker run parancsra.More examples of the docker run command are available.

Fontos

A tároló futtatásához meg kell adni a Eula, Billingés ApiKey beállításokat. Ellenkező esetben a tároló nem indul el.The Eula, Billing, and ApiKey options must be specified to run the container; otherwise, the container won't start. További információ: számlázás.For more information, see Billing.

Több tároló futtatása ugyanazon a gazdagépenRun multiple containers on the same host

Ha futtatni kívánt több tároló elérhetővé tett porttal, ügyeljen arra, hogy elérhetővé tett más port a tárolók futtatásához.If you intend to run multiple containers with exposed ports, make sure to run each container with a different exposed port. Például futtassa az első tároló 5000-es és a második tároló-as porton 5001.For example, run the first container on port 5000 and the second container on port 5001.

Ez a tároló és a egy másik Azure Cognitive Services-tárolóba, a gazdagépen futó együtt rendelkezhet.You can have this container and a different Azure Cognitive Services container running on the HOST together. A ugyanazt a Cognitive Services-tároló futó több tárolót is rendelkezhet.You also can have multiple containers of the same Cognitive Services container running.

Annak ellenőrzése, hogy a tároló fut-eValidate that a container is running

Több módon is ellenőrizheti, hogy a tároló fut-e.There are several ways to validate that the container is running. Keresse meg a kérdéses tároló külső IP- címét és a hozzá tartozó portot, és nyissa meg a kedvenc webböngészőjét.Locate the External IP address and exposed port of the container in question, and open your favorite web browser. Az alábbi kérelmek URL-címeivel ellenőrizheti, hogy a tároló fut-e.Use the various request URLs below to validate the container is running. Az alábbi http://localhost:5000példa a kérelem URL-címeit tartalmazza, de az adott tároló eltérő lehet.The example request URLs listed below are http://localhost:5000, but your specific container may vary. Ne feledje, hogy a tároló külső IP- címére és az elérhető portra támaszkodik.Keep in mind that you're to rely on your container's External IP address and exposed port.

Kérés URL-címeRequest URL CélPurpose
http://localhost:5000/ A tároló egy kezdőlapot biztosít.The container provides a home page.
http://localhost:5000/status HTTP GET-kéréssel, annak ellenőrzéséhez, hogy a tároló fut-e, és nem okoz-e végponti lekérdezést.Requested with an HTTP GET, to validate that the container is running without causing an endpoint query. Ez a kérelem az Kubernetes és készültségitesztekhez használható.This request can be used for Kubernetes liveness and readiness probes.
http://localhost:5000/swagger A tároló teljes körű dokumentációt biztosít a végpontokhoz és a kipróbálható funkciókhoz.The container provides a full set of documentation for the endpoints and a Try it out feature. Ezzel a funkcióval megadhatja a beállításokat egy webalapú HTML-űrlapon, és anélkül teheti meg a lekérdezést, hogy kódot kellene írnia.With this feature, you can enter your settings into a web-based HTML form and make the query without having to write any code. A lekérdezés visszaadása után egy példa CURL-parancs van megadva a szükséges HTTP-fejlécek és-szövegtörzs bemutatásához.After the query returns, an example CURL command is provided to demonstrate the HTTP headers and body format that's required.

Tároló kezdőlapja

A tároló előrejelzési végpontjának lekérdezéseQuery the container's prediction endpoint

A tároló REST-alapú lekérdezés-előrejelzési végpont API-kat biztosít.The container provides REST-based query prediction endpoint APIs.

A tároló API-khoz használja a gazdagépet (http://localhost:5000).Use the host, http://localhost:5000, for container APIs.

Aszinkron olvasásAsynchronous read

A koncerten a POST /vision/v2.0/read/core/asyncBatchAnalyze és a GET /vision/v2.0/read/operations/{operationId} művelettel aszinkron módon olvashat egy rendszerképet, hasonlóan ahhoz, ahogyan a Computer Vision szolgáltatás a megfelelő REST-műveleteket fogja használni.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. Az aszinkron POST metódus olyan operationId ad vissza, amely a HTTP GET kérelem termékazonosító szolgál.The asynchronous POST method will return an operationId that is used as the identifer to the HTTP GET request.

A hencegő felhasználói felületen válassza ki a asyncBatchAnalyze a böngészőben való kibontáshoz.From the swagger UI, select the asyncBatchAnalyze to expand it in the browser. Ezután válassza ki a Kipróbálom > a fájl kiválasztásalehetőséget.Then select Try it out > Choose file. Ebben a példában a következő képet fogjuk használni:In this example, we'll use the following image:

tabulátorok és szóközök

Az aszinkron POST sikeres futtatása után egy HTTP 202 állapotkódot ad vissza.When the asynchronous POST has run successfully, it returns an HTTP 202 status code. A válasz részeként van egy operation-location fejléc, amely tartalmazza a kérelem eredmény-végpontját.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

A operation-location a teljes URL-cím, és egy HTTP GET használatával érhető el.The operation-location is the fully qualified URL and is accessed via an HTTP GET. Itt látható az előző rendszerkép operation-location URL-címének végrehajtásával kapcsolatos JSON-Válasz: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"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Szinkron olvasásSynchronous read

A rendszerképet a POST /vision/v2.0/read/core/Analyze művelettel lehet szinkron módon beolvasni.You can use the POST /vision/v2.0/read/core/Analyze operation to synchronously read an image. Ha a képet a teljes egészében beolvasják, akkor az API-nak csak egy JSON-választ kell visszaadnia.When the image is read in its entirety, then and only then does the API return a JSON response. Ez alól az egyetlen kivétel, ha hiba történik.The only exception to this is if an error occurs. Ha hiba történik, a rendszer a következő JSON-t adja vissza:When an error occurs the following JSON is returned:

{
    status: "Failed"
}

A JSON-válasz objektuma ugyanazzal az objektum-gráfmal rendelkezik, mint az aszinkron verzió.The JSON response object has the same object graph as the asynchronous version. Ha Ön JavaScript-felhasználó, és meg szeretné adni a biztonságot, a következő típusok használhatók a JSON-válasz AnalyzeResult objektumként való elküldéséhez.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;
}

Példa a használati esetekre: itt láthatja az írógéppel Sandboxot , és a Futtatás lehetőség kiválasztásával jelenítheti meg a könnyű használatot.For an example use-case, see the TypeScript sandbox here and select Run to visualize its ease-of-use.

A tároló leállításaStop the container

Állítsa le a tárolót, a parancssori környezetben, ahol a tárolóban fut, válassza a Ctrl + C.To shut down the container, in the command-line environment where the container is running, select Ctrl+C.

HibaelhárításTroubleshooting

Ha a tárolót egy kimeneti csatlakoztatással futtatja, és a naplózás engedélyezve van, a tároló olyan naplófájlokat hoz létre, amelyek hasznosak a tároló indításakor vagy futtatásakor felmerülő problémák elhárításához.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.

Tipp

További hibaelhárítási információk és útmutatás: Cognitive Services tárolók gyakori kérdései (GYIK).For more troubleshooting information and guidance, see Cognitive Services containers frequently asked questions (FAQ).

SzámlázásBilling

A Cognitive Services tárolók számlázási adatokat küldenek az Azure-nak az Azure-fiókja megfelelő erőforrásának használatával.The Cognitive Services containers send billing information to Azure, using the corresponding resource on your Azure account.

A tároló a lekérdezések az Azure-erőforrás szolgálja ki a tarifacsomagot számlázása a <ApiKey>.Queries to the container are billed at the pricing tier of the Azure resource that's used for the <ApiKey>.

Az Azure Cognitive Services-tárolók nem teszi lehetővé a számlázási végpont-méréshez való csatlakozás nélkül.Azure Cognitive Services containers aren't licensed to run without being connected to the billing endpoint for metering. Engedélyeznie kell a tárolókat való kommunikációhoz mindig a számlázási végponttal számlázási adatokat.You must enable the containers to communicate billing information with the billing endpoint at all times. Cognitive Services-tárolók adatai, például a lemezkép vagy a szöveg, amely elemezni, ne küldjön a Microsoftnak.Cognitive Services containers don't send customer data, such as the image or text that's being analyzed, to Microsoft.

Csatlakozás az Azure szolgáltatáshozConnect to Azure

A tároló a számlázási argumentumértékként futtatni kell.The container needs the billing argument values to run. Ezek az értékek lehetővé teszik a számlázási végponthoz csatlakozik a tárolóhoz.These values allow the container to connect to the billing endpoint. A tároló használati jelentések kapcsolatos 10 – 15 percenként.The container reports usage about every 10 to 15 minutes. Ha a tároló nem kapcsolódik az Azure-bA az engedélyezett időtartományon belül, a tároló továbbra is fut, de nem szolgál lekérdezéseket, a számlázási végpont visszaállításáig.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. A csatlakozási kísérlet 10 alkalommal az azonos idő 10 – 15 perces időközönként.The connection is attempted 10 times at the same time interval of 10 to 15 minutes. Ha nem tud kapcsolódni a számlázási végpont a 10 belül próbálkozik, a tároló leáll.If it can't connect to the billing endpoint within the 10 tries, the container stops running.

A számlázás argumentumokBilling arguments

Az a docker run parancsot a tároló elindításához a következő lehetőségek közül három meg kell adni az érvényes értékek:For the docker run command to start the container, all three of the following options must be specified with valid values:

BeállításOption LeírásDescription
ApiKey Az API-kulcsot a Cognitive Services-erőforrás, amely segítségével nyomon követheti a számlázási adatokat.The API key of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
Ez a beállítás értékét állítsa a kiosztott erőforrás a megadott API-kulcs Billing.The value of this option must be set to an API key for the provisioned resource that's specified in Billing.
Billing A Cognitive Services-erőforrás számlázási adatok nyomon követésére használt végpont.The endpoint of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
Ez a beállítás értékét állítsa a végpontot egy üzembe helyezett Azure-erőforrás URI azonosítója.The value of this option must be set to the endpoint URI of a provisioned Azure resource.
Eula Azt jelzi, hogy elfogadható-e a tároló a licencet.Indicates that you accepted the license for the container.
Ez a beállítás értékét állítsa fogadja el.The value of this option must be set to accept.

További információ ezekről a beállításokról: tárolók konfigurálása.For more information about these options, see Configure containers.

BlogbejegyzésekBlog posts

Fejlesztői mintákDeveloper samples

A fejlesztői minták a GitHub- tárházbanérhetők el.Developer samples are available at our GitHub repository.

Webes szeminárium megtekintéseView webinar

Csatlakozzon a webes előadáshoz, és ismerkedjen meg a következőket:Join the webinar to learn about:

  • Cognitive Services üzembe helyezése bármely gépen a Docker használatávalHow to deploy Cognitive Services to any machine using Docker
  • Cognitive Services üzembe helyezése az AK-banHow to deploy Cognitive Services to AKS

ÖsszefoglalásSummary

Ebben a cikkben megtanulta Computer Vision tárolók letöltésére, telepítésére és futtatására vonatkozó fogalmakat és munkafolyamatokat.In this article, you learned concepts and workflow for downloading, installing, and running Computer Vision containers. Összegezve:In summary:

  • A Computer Vision egy Linux-tárolót biztosít a Docker számára, és beolvassa a beágyazást.Computer Vision provides a Linux container for Docker, encapsulating Read.
  • A Container images letölthető a "Container Preview" tároló-beállításjegyzékből az Azure-ban.Container images are downloaded from the "Container Preview" container registry in Azure.
  • A tároló lemezképei a Docker-ben futnak.Container images run in Docker.
  • A REST API vagy az SDK használatával a tároló gazdagép URI azonosítójának megadásával hívhat meg műveleteket az olvasási tárolókban.You can use either the REST API or SDK to call operations in Read containers by specifying the host URI of the container.
  • A tárolók létrehozásakor számlázási adatokat kell megadnia.You must specify billing information when instantiating a container.

Fontos

Cognitive Services tárolók nem futtathatók az Azure-hoz való csatlakozás nélkül.Cognitive Services containers are not licensed to run without being connected to Azure for metering. Az ügyfeleknek engedélyeznie kell, hogy a tárolók a számlázási adatokat mindig a mérési szolgáltatással kommunikáljanak.Customers need to enable the containers to communicate billing information with the metering service at all times. Cognitive Services tárolók nem küldenek ügyféladatokat (például az elemzett képet vagy szöveget) a Microsoftnak.Cognitive Services containers do not send customer data (for example, the image or text that is being analyzed) to Microsoft.

További lépésekNext steps