Beszédfelismerő szolgáltatás tárolóinak telepítése és futtatásaInstall and run Speech Service containers

A tárolók lehetővé teszik a beszédfelismerési szolgáltatás egyes API-jai futtatását a saját környezetében.Containers enable you to run some of the Speech Service 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 a beszédfelismerési tárolókat.In this article you'll learn how to download, install, and run a Speech container.

A beszédfelismerési tárolók lehetővé teszik, hogy az ügyfelek olyan beszédfelismerési alkalmazás-architektúrát hozzanak létre, amely robusztus Felhőbeli képességekre és Edge-helyekre optimalizáltSpeech containers enable customers to build a speech application architecture that is optimized for both robust cloud capabilities and edge locality. Négy különböző tároló érhető el.There are four different containers available. A két szabványos tároló a beszédfelismerés és a szöveg közöttikommunikáció.The two standard containers are Speech-to-text and Text-to-speech. A két egyéni tároló Custom Speech szöveg és egyéni szöveg-beszéd.The two custom containers are Custom Speech-to-text and Custom Text-to-speech.

Fontos

Az összes beszédfelismerési tároló jelenleg egy nyilvános "GateD" előzetesverzió részeként érhető el.All speech containers are currently offered as part of a Public "Gated" Preview. Bejelentést kell készíteni, amikor a beszédfelismerési tárolók az általánosan elérhetővé vált (GA).An announcement will be made when speech containers progress to General Availability (GA).

FüggvényFunction SzolgáltatásokFeatures LegújabbLatest
DiktálásSpeech-to-text Folyamatos valós idejű beszédet vagy kötegelt hangfelvételeket vált ki közbenső eredményekkel rendelkező szövegbe.Transcribes continuous real-time speech or batch audio recordings into text with intermediate results. 2.0.02.0.0
Custom Speech – szövegCustom Speech-to-text A Custom Speech portálegyéni modelljét használva folyamatos valós idejű beszédet vagy batch-hangfelvételeket vált ki közbenső eredményekkel rendelkező szövegbe.Using a custom model from the Custom Speech portal, transcribes continuous real-time speech or batch audio recordings into text with intermediate results. 2.0.02.0.0
SzövegfelolvasásText-to-speech A szöveget természetes hangú beszédre konvertálja egyszerű szöveges bevitelsel vagy beszéd szintézis Markup Language (SSML) nyelvvel.Converts text to natural-sounding speech with plain text input or Speech Synthesis Markup Language (SSML). 1.3.01.3.0
Egyéni szöveg – beszédCustom Text-to-speech Ha egyéni modellt használ az Egyéni hangportálról, a szövegeket természetes hangú beszédre alakítja egyszerű szöveges bevitel vagy beszédfelismerési leíró nyelv (SSML) használatával.Using a custom model from the Custom Voice portal, converts text to natural-sounding speech with plain text input or Speech Synthesis Markup Language (SSML). 1.3.01.3.0

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 Speech containers használata előtt a következő előfeltételek szükségesek:The following prerequisites before using Speech 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.
Beszédfelismerési erőforrásSpeech resource A tárolók használatához a következőket kell tennie:In order to use these containers, you must have:

Egy Azure Speech -erőforrás a társított API-kulcs és végpont URI-azonosító lekéréséhez.An Azure Speech resource to get the associated API key and endpoint URI. Mindkét érték elérhető a Azure Portal beszédének áttekintése és a kulcsok oldalain.Both values are available on the Azure portal's Speech Overview and Keys pages. Mindkettő szükséges a tároló elindításához.They are both 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

Hozzáférés kérése a tároló beállításjegyzékéhezRequest access to the container registry

Töltse ki és küldje el a Cognitive Services Speech containers kérelem űrlapját , hogy hozzáférést Kérjen a tárolóhoz.Fill out and submit the Cognitive Services Speech Containers Request form to request access to the container.

Az űrlap kérelmek, a vállalat és a felhasználói forgatókönyvet, amelynek a tároló használni kívánt információkat.The form requests information about you, your company, and the user scenario for which you'll use the container. Miután elküldte az űrlapot, az Azure Cognitive Services-csapat áttekinti, győződjön meg arról, hogy megfelel a feltételeknek a privát tárolóregisztrációs adatbázis eléréséhez.After you've submitted the form, the Azure Cognitive Services team reviews it to ensure that you meet the criteria for access to the private container registry.

Fontos

Társított a képernyőn egy Microsoft-fiók (MSA) vagy az Azure Active Directory (Azure AD-) fiók egy e-mail-címet kell használnia.You must use an email address that's associated with either a Microsoft Account (MSA) or Azure Active Directory (Azure AD) account in the form.

Ha jóváhagyja a kérelmét, kapni fog egy e-mailt az utasításokat, amelyek bemutatják, hogyan szerezze be a hitelesítő adatokat, és a privát tárolóregisztrációs adatbázis eléréséhez.If your request is approved, you'll receive an email with instructions that describe how to obtain your credentials and access the private container registry.

A Docker parancssori felületén használják a hitelesítéshez a privát tárolóregisztrációs adatbázisUse the Docker CLI to authenticate the private container registry

A Cognitive Services tárolók számos módon képes hitelesítést a privát tárolóregisztrációs adatbázis, de az ajánlott módszer a parancssorból, hogy használja a Docker CLI.You can authenticate with the private container registry for Cognitive Services Containers in any of several ways, but the recommended method from the command line is to use the Docker CLI.

Használja a docker login parancs, jelentkezzen be az alábbi példában látható módon containerpreview.azurecr.io, a Cognitive Services-tárolók privát tárolójegyzékben.Use the docker login command, as shown in the following example, to log in to containerpreview.azurecr.io, the private container registry for Cognitive Services Containers. Cserélje le <felhasználónév> felhasználónévvel és <jelszó> a jelszóval, hogy melyik a hitelesítő adatait a kapott a Az Azure Cognitive Services team.Replace <username> with the user name and <password> with the password that's provided in the credentials you received from the Azure Cognitive Services team.

docker login containerpreview.azurecr.io -u <username> -p <password>

Ha már beállította a hitelesítő adatait a fájlt, a szöveges fájl tartalmának összefűzheti használatával a cat parancsra a docker login parancsot, az alábbi példában látható módon.If you've secured your credentials in a text file, you can concatenate the contents of that text file, by using the cat command, to the docker login command, as shown in the following example. Cserélje le <passwordFile> elérési útja és a jelszót tartalmazó szöveges fájl neve és <felhasználónév> felhasználónévvel a hitelesítő adatait, amely biztosítja.Replace <passwordFile> with the path and name of the text file that contains the password and <username> with the user name that's provided in your credentials.

cat <passwordFile> | docker login containerpreview.azurecr.io -u <username> --password-stdin

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:

Speciális vektoros bővítmény támogatásaAdvanced Vector Extension support

A gazdagép a Docker-tárolót futtató számítógép.The host is the computer that runs the docker container. A gazdagépnek támogatnia kell a speciális vektoros bővítményeket (AVX2).The host must support Advanced Vector Extensions (AVX2). A Linux-gazdagépek AVX2-támogatását a következő paranccsal tekintheti meg:You can check for AVX2 support on Linux hosts with the following command:

grep -q avx2 /proc/cpuinfo && echo AVX2 supported || echo No AVX2 support detected

Figyelmeztetés

A AVX2 támogatásához a gazdaszámítógép szükséges .The host computer is required to support AVX2. A tároló nem fog megfelelően működni AVX2-támogatás nélkül.The container will not function correctly without AVX2 support.

A tárolóra vonatkozó követelmények és javaslatokContainer requirements and recommendations

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

TárolóContainer MinimálisMinimum AjánlottRecommended
DiktálásSpeech-to-text 2 mag, 2 GB memória2 core, 2-GB memory 4 mag, 4 GB memória4 core, 4-GB memory
  • Minden mag legalább 2,6 gigahertz (GHz) vagy gyorsabb lehet.Each core must be at least 2.6 gigahertz (GHz) or faster.

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.

Megjegyzés

A minimális és ajánlott a Docker korlátain kívüli, nem pedig a gazdagép erőforrásai.The minimum and recommended are based off of Docker limits, not the host machine resources. Például a beszéd-szöveg típusú tárolók a nagyméretű nyelvi modell részei, és azt javasoljuk , hogy a teljes fájl elfér a memóriában, ami egy további 4-6 GB.For example, speech-to-text containers memory map portions of a large language model, and it is recommended that the entire file fits in memory, which is an additional 4-6 GB. A tárolók első futtatása hosszabb időt is igénybe vehet, mivel a modellek a memóriába kerülnek.Also, the first run of either container may take longer, since models are being paged into memory.

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

A Speech tároló lemezképei a következő Container Registry érhetők el.Container images for Speech are available in the following Container Registry.

TárolóContainer TárházRepository
DiktálásSpeech-to-text containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-speech-to-text: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>

Docker-lekérés a beszédfelismerési tárolók számáraDocker pull for the Speech containers

Docker-lekérés a beszéd-szöveg tárolóhozDocker pull for the Speech-to-text container

A Docker pull parancs használatával letöltheti a tároló rendszerképét a Container Preview beállításjegyzékből.Use the docker pull command to download a container image from Container Preview registry.

docker pull containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-speech-to-text:latest

Fontos

A latest címke lekéri a en-US területi beállítását és jessarus hangot.The latest tag pulls the en-US locale and jessarus voice. További területi beállítások: beszéd – szöveg területi beállítások.For additional locales see Speech-to-text locales.

Beszéd – szöveg területi beállításokSpeech-to-text locales

A latest kivételével minden címke a következő formátumban van, ahol a <culture> a területi tárolót jelzi:All tags, except for latest are in the following format, where the <culture> indicates the locale container:

<major>.<minor>.<patch>-<platform>-<culture>-<prerelease>

A következő címke egy példa a formátumra:The following tag is an example of the format:

2.0.0-amd64-en-us-preview

A beszéd – szöveg típusú tároló 2.0.0-verziójában támogatott területi beállítások esetén a bérlet a beszéd – szöveg nyelvi támogató tábla tárolók támogatása oszlopában található.For all of the supported locales in the 2.0.0 version of the speech-to-text container, lease see the Container support column of the Speech-to-text language support table.

A tároló használataHow to use the container

Miután a tároló a gazdagépen található, 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 további példái is elérhetők.Additional examples of the docker run command are also available.

A beszéd-szöveg tároló futtatásához hajtsa végre a következő docker run parancsot.To run the Speech-to-text container, execute the following docker run command.

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

Ez a parancs:This command:

  • Egy beszéd-szöveg tárolót futtat a tároló képéből.Runs a Speech-to-text container from the container image.
  • 4 CPU-magot és 4 GB memóriát foglal le.Allocates 4 CPU cores and 4 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.

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.

A tároló előrejelzési végpontjának lekérdezéseQuery the container's prediction endpoint

TárolóContainer VégpontEndpoint ProtokollProtocol
DiktálásSpeech-to-text ws://localhost:5000/speech/recognition/dictation/cognitiveservices/v1 WSWS
Custom Speech – szövegCustom Speech-to-text ws://localhost:5000/speech/recognition/dictation/cognitiveservices/v1 WSWS
SzövegfelolvasásText-to-speech http://localhost:5000/speech/synthesize/cognitiveservices/v1 HTTPHTTP
Egyéni szöveg – beszédCustom Text-to-speech http://localhost:5000/speech/synthesize/cognitiveservices/v1 HTTPHTTP

A WSS és a HTTPS protokollok használatával kapcsolatos további információkért lásd: tárolók biztonsága.For more information on using WSS and HTTPS protocols, see container security.

Beszéd – szöveg vagy Custom Speech – szövegSpeech-to-text or Custom Speech-to-text

A tároló olyan WebSocket-alapú lekérdezési végpont API-kat biztosít, amelyek a SPEECH SDK-n keresztül érhetők el.The container provides websocket-based query endpoint APIs, that are accessed through the Speech SDK. Alapértelmezés szerint a Speech SDK az online Speech Services szolgáltatást használja.By default, the Speech SDK uses online speech services. A tároló használatához módosítania kell az inicializálási módszert.To use the container, you need to change the initialization method.

Tipp

Ha a Speech SDK-t tárolókkal használja, nem kell megadnia az Azure Speech Resource -előfizetés kulcsát vagy egy hitelesítési tulajdonosi jogkivonatot.When using the Speech SDK with containers, you do not need to provide the Azure Speech resource subscription key or an authentication bearer token.

Tekintse meg az alábbi példákat.See the examples below.

Váltás az Azure-felhő inicializálási hívásának használatával:Change from using this Azure-cloud initialization call:

var config = SpeechConfig.FromSubscription("YourSubscriptionKey", "YourServiceRegion");

Ehhez a híváshoz a tároló végpontjahasználatával:to this call using the container endpoint:

var config = SpeechConfig.FromEndpoint(
    new Uri("ws://localhost:5000/speech/recognition/dictation/cognitiveservices/v1"));

Szöveg – beszéd vagy egyéni szöveg – beszédText-to-speech or Custom Text-to-speech

A tároló REST-alapú Endpoint API-katbiztosít.The container provides REST-based endpoint APIs. A platformhoz, a keretrendszerhez és a nyelvi változatokhoz számos minta forráskód-projekt áll rendelkezésre.There are many sample source code projects for platform, framework, and language variations available.

A normál szöveg-beszéd tárolóval a letöltött Képcímke területi beállítását és hangját kell használnia.With the Standard Text-to-speech container, you should rely on the locale and voice of the image tag you downloaded. Ha például letöltötte a latest címkét, az alapértelmezett területi beállítás en-US és a JessaRUS hangja.For example, if you downloaded the latest tag the default locale is en-US and the JessaRUS voice. Ezután a {VOICE_NAME} argumentum en-US-JessaRUS.The {VOICE_NAME} argument would then be en-US-JessaRUS. Tekintse meg az alábbi példában SSML:See the example SSML below:

<speak version="1.0" xml:lang="en-US">
    <voice name="en-US-JessaRUS">
        This text will get converted into synthesized speech.
    </voice>
</speak>

Az egyéni szöveg-beszéd kapcsolathoz azonban az Egyéni hangportálonkell megszereznie a hangfelvételt/modellt .However, for Custom Text-to-speech you'll need to obtain the Voice / model from the custom voice portal. Az egyéni modell neve szinonimája a hang nevét.The custom model name is synonymous with the voice name. Navigáljon a képzés lapra, és másolja a {VOICE_NAME} argumentumként használni kívánt hang/modellt .Navigate to the Training page, and copy the Voice / model to use as the {VOICE_NAME} argument.

:::image type="content" source="../media/custom-voice/custom-voice-model-voice-name.png" alt-text="Egyéni hangmodell – hang neve"::::::image type="content" source="../media/custom-voice/custom-voice-model-voice-name.png" alt-text="Custom voice model - voice name":::

Tekintse meg az alábbi példában SSML:See the example SSML below:

<speak version="1.0" xml:lang="en-US">
    <voice name="custom-voice-model">
        This text will get converted into synthesized speech.
    </voice>
</speak>

Hozzon létre egy HTTP POST-kérelmet, amely néhány fejlécet és adattartalomot biztosít.Let's construct an HTTP POST request, providing a few headers and a data payload. Cserélje le a {VOICE_NAME} helyőrzőt a saját értékére.Replace the {VOICE_NAME} placeholder with your own value.

curl -s -v -X POST http://localhost:5000/speech/synthesize/cognitiveservices/v1 \
 -H 'Accept: audio/*' \
 -H 'Content-Type: application/ssml+xml' \
 -H 'X-Microsoft-OutputFormat: riff-16khz-16bit-mono-pcm' \
 -d '<speak version="1.0" xml:lang="en-US"><voice name="{VOICE_NAME}">This is a test, only a test.</voice></speak>'

Ez a parancs:This command:

  • Egy HTTP POST-kérelmet hoz létre az speech/synthesize/cognitiveservices/v1 végponthoz.Constructs an HTTP POST request for the speech/synthesize/cognitiveservices/v1 endpoint.
  • audio/* Accept fejlécének megadásaSpecifies an Accept header of audio/*
  • application/ssml+xml``Content-Type fejlécének megadása, további információ: kérelem törzse.Specifies a Content-Type header of application/ssml+xml, for more information, see request body.
  • riff-16khz-16bit-mono-pcm``X-Microsoft-OutputFormat fejlécét adja meg, további beállításokért lásd: hang kimenete.Specifies a X-Microsoft-OutputFormat header of riff-16khz-16bit-mono-pcm, for more options see audio output.
  • Elküldi a Speech szintézis Markup Language (SSML) kérést a végpontnak {VOICE_NAME}.Sends the Speech Synthesis Markup Language (SSML) request given the {VOICE_NAME} to the endpoint.

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

Ha több tárolót kíván futtatni a kihelyezett portokkal, ügyeljen arra, hogy az egyes tárolókat egy másik elérhető porton futtassa.If you intend to run multiple containers with exposed ports, make sure to run each container with a different exposed port. Futtassa például az első tárolót az 5000-as porton és a második tárolót a 5001-es porton.For example, run the first container on port 5000 and the second container on port 5001.

Ezt a tárolót és egy másik, a GAZDAGÉPen futó Azure Cognitive Services tárolót is használhat.You can have this container and a different Azure Cognitive Services container running on the HOST together. Több tároló is lehet ugyanazon a Cognitive Services tárolón.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 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

A tároló indításakor vagy futtatásakor problémák merülhetnek fel.When starting or running the container, you may experience issues. Használjon kimeneti csatlakoztatást , és engedélyezze a naplózást.Use an output mount and enable logging. Ezzel lehetővé teszi, hogy a tároló olyan naplófájlokat állítson elő, amelyek hasznosak a hibák elhárítása során.Doing so will allow the container to generate log files that are helpful when troubleshooting issues.

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 beszédfelismerési tárolók számlázási adatokat küldenek az Azure-nak az Azure-fiókjában lévő beszédfelismerési erőforrás használatával.The Speech containers send billing information to Azure, using a Speech 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

Fejlesztői minták esetén érhető el a GitHub-adattár.Developer samples are available at our GitHub repository.

Webes szeminárium megtekintéseView webinar

Csatlakozzon a webinárium további információ:Join the webinar to learn about:

  • Minden olyan gép, használja a Docker üzembe helyezése a Cognitive ServicesHow to deploy Cognitive Services to any machine using Docker
  • Az aks üzembe helyezése a Cognitive ServicesHow to deploy Cognitive Services to AKS

ÖsszefoglalásSummary

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

  • A Speech négy Linux-tárolót biztosít a Docker számára, és különböző képességeket ágyaz be:Speech provides four Linux containers for Docker, encapsulating various capabilities:
    • BeszédfelismerésSpeech-to-text
    • Custom Speech – szövegCustom Speech-to-text
    • SzövegfelolvasásText-to-speech
    • Egyéni szöveg – beszédCustom Text-to-speech
  • A tároló lemezképeit a rendszer az Azure-beli tároló-beállításjegyzékből tölti le.Container images are downloaded from the container registry in Azure.
  • A tároló lemezképei a Docker-ben futnak.Container images run in Docker.
  • Használhatja a REST API vagy az SDK-t a műveleteknek a beszédfelismerési tárolókban való meghívásához a tároló gazdagép URI azonosítójának megadásával.You can use either the REST API or SDK to call operations in Speech containers by specifying the host URI of the container.
  • A tárolók példányának létrehozásakor számlázási adatokat kell megadnia.You're required to provide 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 (e.g., the image or text that is being analyzed) to Microsoft.

További lépésekNext steps