Installare ed eseguire i contenitori Riconoscimento moduloInstall and run Form Recognizer containers

Riconoscimento modulo di Azure applica la tecnologia di Machine Learning per identificare ed estrarre coppie chiave-valore e tabelle dai moduli,Azure Form Recognizer applies machine learning technology to identify and extract key-value pairs and tables from forms. associando i valori e le voci della tabella alle coppie chiave-valore e quindi restituendo dati strutturati che includono le relazioni nel file originale.It associates values and table entries with the key-value pairs and then outputs structured data that includes the relationships in the original file.

Per ridurre la complessità e integrare facilmente un modello di Riconoscimento modulo personalizzato nel processo di automazione dl flusso di lavoro o in un'altra applicazione, è possibile chiamare il modello usando una semplice API REST.To reduce complexity and easily integrate a custom Form Recognizer model into your workflow automation process or other application, you can call the model by using a simple REST API. Sono necessari solo cinque documenti modulo (o un modulo vuoto e due moduli compilati), in modo che sia possibile ottenere risultati rapidamente, accuratamente e personalizzati in base al contenuto specifico.Only five form documents (or one empty form and two filled-in forms) are needed, so you can get results quickly, accurately, and tailored to your specific content. senza alcun intervento manuale impegnativo né competenze approfondite di data science.No heavy manual intervention or extensive data science expertise is necessary. E non è neanche necessario assegnare etichette o annotare dati.And it doesn't require data labeling or data annotation.

FunzioneFunction FunzionalitàFeatures
Riconoscimento moduloForm Recognizer
  • Elabora file PDF, PNG e JPGProcesses PDF, PNG, and JPG files
  • Addestra i modelli personalizzati con un minimo di cinque forme dello stesso layoutTrains custom models with a minimum of five forms of the same layout
  • Estrae coppie chiave-valore e informazioni della tabellaExtracts key-value pairs and table information
  • Usa la funzionalità di riconoscimento del testo dell'API Visione artificiale di Servizi cognitivi per rilevare ed estrarre testo stampato dalle immagini all'interno dei moduliUses the Azure Cognitive Services Computer Vision API Recognize Text feature to detect and extract printed text from images inside forms
  • Non richiede annotazioni o assegnazioni di etichetteDoesn't require annotation or labeling
  • Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.

    PrerequisitiPrerequisites

    Prima di usare i contenitori di Riconoscimento modulo, è necessario soddisfare i prerequisiti seguenti:Before you use Form Recognizer containers, you must meet the following prerequisites:

    RichiestoRequired ScopoPurpose
    Motore DockerDocker Engine È necessario il motore Docker installato in un computer host.You need the Docker Engine installed on a host computer. Docker offre pacchetti per la configurazione dell'ambiente Docker in macOS, Windows e Linux.Docker provides packages that configure the Docker environment on macOS, Windows, and Linux. Per una panoramica dei concetti fondamentali relativi a Docker e ai contenitori, vedere Docker overview (Panoramica di Docker).For a primer on Docker and container basics, see the Docker overview.

    Docker deve essere configurato per consentire ai contenitori di connettersi ai dati di fatturazione e inviarli ad Azure.Docker must be configured to allow the containers to connect with and send billing data to Azure.

    In Windows, è anche necessario configurare Docker per supportare i contenitori Linux.On Windows, Docker must also be configured to support Linux containers.

    Familiarità con DockerFamiliarity with Docker È opportuno avere una conoscenza di base dei concetti relativi a Docker, tra cui registri, repository, contenitori e immagini dei contenitori, nonché dei comandi docker di base.You should have a basic understanding of Docker concepts, such as registries, repositories, containers, and container images, and knowledge of basic docker commands.
    Interfaccia della riga di comando di AzureThe Azure CLI Installare l'interfaccia della riga di comando di Azure nell'host.Install the Azure CLI on your host.
    Risorsa API Visione artificialeComputer Vision API resource Per elaborare documenti e immagini digitalizzati, è necessaria una risorsa di Visione artificiale.To process scanned documents and images, you need a Computer Vision resource. È possibile accedere alla funzionalità di riconoscimento del testo come risorsa di Azure (API REST o SDK) o come contenitore cognitive-services-recognize-text.You can access the Recognize Text feature as either an Azure resource (the REST API or SDK) or a cognitive-services-recognize-text container. Si applicano le normali tariffe di fatturazione.The usual billing fees apply.

    Passare sia la chiave API sia gli endpoint per la risorsa Visione artificiale (cloud di Azure o contenitore di servizi cognitivi).Pass in both the API key and endpoints for your Computer Vision resource (Azure cloud or Cognitive Services container). Usare questa chiave API e l'endpoint come {COMPUTER_VISION_API_KEY} e {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} .Use this API key and the endpoint as {COMPUTER_VISION_API_KEY} and {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}.

    Se si usa il contenitore cognitive-services-recognize-text, soddisfare questi requisiti:If you use the cognitive-services-recognize-text container, make sure that:

    La chiave di Visione artificiale per il contenitore Riconoscimento modulo deve essere quella specificata nel comando docker run di Visione artificiale per il contenitore cognitive-services-recognize-text.Your Computer Vision key for the Form Recognizer container is the key specified in the Computer Vision docker run command for the cognitive-services-recognize-text container.
    L'endpoint di fatturazione deve essere quello del contenitore, ad esempio http://localhost:5000.Your billing endpoint is the container's endpoint (for example, http://localhost:5000). Se si usano insieme i contenitori di Visione artificiale e Riconoscimento modulo nello stesso host, non sarà possibile avviarli entrambi con la porta 5000 predefinita.If you use both the Computer Vision container and Form Recognizer container together on the same host, they can't both be started with the default port of 5000.
    Risorsa Riconoscimento moduloForm Recognizer resource Per usare questi contenitori, è necessario avere:To use these containers, you must have:

    Una risorsa di riconoscimento di Azure form per ottenere la chiave API e l'URI dell'endpoint associati.An Azure Form Recognizer resource to get the associated API key and endpoint URI. Entrambi i valori sono disponibili nella panoramica del riconoscimento del modulo portale di Azure e nelle pagine delle chiavi ed entrambi i valori sono necessari per avviare il contenitore.Both values are available on the Azure portal Form Recognizer Overview and Keys pages, and both values are required to start the container.

    {FORM_RECOGNIZER_API_KEY} : Una delle due chiavi di risorsa disponibili nella pagina chiavi{FORM_RECOGNIZER_API_KEY}: One of the two available resource keys on the Keys page

    {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} : Endpoint fornito nella pagina Panoramica{FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}: The endpoint as provided on the Overview page

    Raccolta dei parametri obbligatoriGathering required parameters

    Sono disponibili tre parametri primari per tutti i contenitori di servizi cognitivi richiesti.There are three primary parameters for all Cognitive Services' containers that are required. Il contratto di licenza con l'utente finale deve essere presente con un valore pari accepta.The end-user license agreement (EULA) must be present with a value of accept. Sono inoltre necessari un URL dell'endpoint e una chiave API.Additionally, both an Endpoint URL and API Key are needed.

    URI {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} dell'endpoint e{FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}Endpoint URI {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} and {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}

    Il valore dell'URI dell' endpoint è disponibile nella pagina Panoramica portale di Azure della risorsa del servizio cognitiva corrispondente.The Endpoint URI value is available on the Azure portal Overview page of the corresponding Cognitive Service resource. Passare alla pagina Panoramica , posizionare il puntatore del mouse sull'endpoint e Copy to clipboard verrà visualizzata un' icona.Navigate to the Overview page, hover over the Endpoint, and a Copy to clipboard icon will appear. Copiare e usare se necessario.Copy and use where needed.

    Raccogliere l'URI dell'endpoint per un uso successivo

    Chiavi {COMPUTER_VISION_API_KEY} e{FORM_RECOGNIZER_API_KEY}Keys {COMPUTER_VISION_API_KEY} and {FORM_RECOGNIZER_API_KEY}

    Questa chiave viene usata per avviare il contenitore ed è disponibile nella pagina chiavi del portale di Azure della risorsa del servizio cognitiva corrispondente.This key is used to start the container, and is available on the Azure portal's Keys page of the corresponding Cognitive Service resource. Passare alla pagina chiavi e fare clic sull' Copy to clipboard icona.Navigate to the Keys page, and click on the Copy to clipboard icon.

    Ottenere una delle due chiavi per un uso successivo

    Importante

    Queste chiavi di sottoscrizione vengono usate per accedere all'API di servizi cognitivi.These subscription keys are used to access your Cognitive Service API. Non condividere le chiavi.Do not share your keys. Archiviarli in modo sicuro, ad esempio usando Azure Key Vault.Store them securely, for example, using Azure Key Vault. Si consiglia inoltre di rigenerare regolarmente queste chiavi.We also recommend regenerating these keys regularly. È necessaria una sola chiave per effettuare una chiamata API.Only one key is necessary to make an API call. Quando si rigenera la prima chiave, è possibile usare la seconda chiave per l'accesso continuo al servizio.When regenerating the first key, you can use the second key for continued access to the service.

    Richiedere l'accesso al registro contenitoriRequest access to the container registry

    È necessario prima di tutto completare e inviare il modulo di richiesta dei contenitori di Riconoscimento modulo in Servizi cognitivi per richiedere l'accesso al contenitore.You must first complete and submit the Cognitive Services Form Recognizer Containers access request form to request access to the container. In questo modo verrà ance effettuata l'iscrizione a Visione artificiale.Doing so also signs you up for Computer Vision. Non è necessario iscriversi con il modulo di richiesta di Visione artificiale separatamente.You don't need to sign up for the Computer Vision request form separately.

    Il modulo richiede informazioni sull'utente, sull'azienda e sullo scenario utente per cui si userà il contenitore.The form requests information about you, your company, and the user scenario for which you'll use the container. Dopo l'invio del modulo, il team di Servizi cognitivi di Azure lo esaminerà per verificare che siano soddisfatti i criteri di accesso al registro contenitori privato.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.

    Importante

    È necessario usare un indirizzo di posta elettronica associato un account Microsoft o Azure Active Directory (Azure AD) nel modulo.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.

    Se la richiesta viene approvata, si riceverà un messaggio di posta elettronica con istruzioni su come ottenere le credenziali e accedere al registro contenitori privato.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.

    Usare l'interfaccia della riga di comando Docker per l'autenticazione del registro contenitori privatoUse the Docker CLI to authenticate the private container registry

    È possibile eseguire l'autenticazione con il registro contenitori privato per i contenitori di Servizi cognitivi in diversi modi, ma il metodo da riga di comando consigliato consiste nell'usare l'interfaccia della riga di comando di Docker.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.

    Usare il comando docker login, come illustrato nell'esempio seguente, per accedere a containerpreview.azurecr.io, il registro contenitori privato per i contenitori di Servizi cognitivi.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. Sostituire <username> con il nome utente e <password> con la password specificata nelle credenziali ricevute dal team di Servizi cognitivi di Azure.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>
    

    Se le credenziali sono protette in un file di testo, è possibile concatenare il contenuto del file al comando docker login usando il comando cat, come mostrato nell'esempio seguente.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. Sostituire <passwordFile> con il percorso e il nome del file di testo contenente la password e <username> con il nome utente specificato nelle credenziali.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
    

    Computer hostThe host computer

    L'host è un computer basato su x64 che esegue il contenitore Docker.The host is a x64-based computer that runs the Docker container. Può essere un computer dell'ambiente locale o un servizio di hosting Docker in Azure, tra cui:It can be a computer on your premises or a Docker hosting service in Azure, such as:

    Indicazioni e requisiti per i contenitoriContainer requirements and recommendations

    La tabella seguente indica i core di CPU minimi e consigliati e la memoria da allocare per ogni contenitore di Riconoscimento modulo:The minimum and recommended CPU cores and memory to allocate for each Form Recognizer container are described in the following table:

    ContenitoreContainer MinimaMinimum ConsigliatoRecommended
    Riconoscimento moduloForm Recognizer 2 Core, 4 GB di memoria2 core, 4-GB memory 4 core, 8 GB di memoria4 core, 8-GB memory
    Riconoscimento del testoRecognize Text 1 core, 8 GB di memoria1 core, 8-GB memory 2 Core, 8 GB di memoria2 cores, 8-GB memory
    • Ogni core deve essere di almeno 2,6 gigahertz (GHz) o superiore.Each core must be at least 2.6 gigahertz (GHz) or faster.
    • Core e memoria corrispondono alle impostazioni --cpus e --memory che vengono usate come parte del comando docker run.Core and memory correspond to the --cpus and --memory settings, which are used as part of the docker run command.

    Nota

    I valori minimi e consigliati sono basati sui limiti di Docker e non sulle risorse del computer host.The minimum and recommended values are based on Docker limits and not the host machine resources.

    Ottenere le immagini del contenitore con il comando docker pullGet the container images with the docker pull command

    Le immagini del contenitore per il riconoscimento dei moduli e le offerte di riconoscimento del testo sono disponibili nel registro contenitori seguente:Container images for both the Form Recognizer and Recognize Text offerings are available in the following container registry:

    ContenitoreContainer Nome completo dell'immagineFully qualified image name
    Riconoscimento moduloForm Recognizer containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-form-recognizer:latest
    Riconoscimento del testoRecognize Text containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-recognize-text:latest

    Sono necessari entrambi i contenitori. si noti che il contenitore di testo del riconoscimento è dettagliato al di fuori di questo articolo.You will need both containers, please note that the Recognizer Text container is detailed outside of this article.

    Suggerimento

    È possibile usare il comando docker images per visualizzare l'elenco delle immagini dei contenitori scaricate.You can use the docker images command to list your downloaded container images. Ad esempio, il comando seguente visualizza l'ID, il repository e il tag di ogni immagine del contenitore scaricata, in formato tabella: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 pull per il contenitore di Riconoscimento moduloDocker pull for the Form Recognizer container

    Riconoscimento moduloForm Recognizer

    Per ottenere il contenitore di Riconoscimento modulo, usare il comando seguente:To get the Form Recognizer container, use the following command:

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

    Docker pull per il contenitore di Riconoscimento del testoDocker pull for the Recognize Text container

    Riconoscimento del testoRecognize Text

    Per ottenere il contenitore di riconoscimento del testo, usare il comando seguente:To get the Recognize Text container, use the following command:

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

    Come usare il contenitoreHow to use the container

    Dopo aver aggiunto il contenitore nel computer host, seguire questa procedura per usarlo.After the container is on the host computer, use the following process to work with the container.

    1. Eseguire il contenitore, con le impostazioni di fatturazione necessarie.Run the container, with the required billing settings. Sono disponibili altri esempi del comando docker run.More examples of the docker run command are available.
    2. Eseguire le query sull'endpoint di stima del contenitore.Query the container's prediction endpoint.

    Eseguire il contenitore con il comando docker runRun the container by using the docker run command

    Usare il comando docker run per eseguire il contenitore.Use the docker run command to run the container. Per informazioni dettagliate su come ottenere i {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}valori, {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} e {FORM_RECOGNIZER_API_KEY} , {COMPUTER_VISION_API_KEY}vedere raccolta dei parametri obbligatori .Refer to gathering required parameters for details on how to get the {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}, {COMPUTER_VISION_API_KEY}, {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} and {FORM_RECOGNIZER_API_KEY} values.

    Sono disponibili esempi di comando docker run.Examples of the docker run command are available.

    Riconoscimento moduloForm Recognizer

    docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 8g --cpus 2 \
    --mount type=bind,source=c:\input,target=/input  \
    --mount type=bind,source=c:\output,target=/output \
    containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-form-recognizer \
    Eula=accept \
    Billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} \
    ApiKey={FORM_RECOGNIZER_API_KEY} \
    FormRecognizer:ComputerVisionApiKey={COMPUTER_VISION_API_KEY} \
    FormRecognizer:ComputerVisionEndpointUri={COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}
    

    Questo comando:This command:

    • Esegue un contenitore di Riconoscimento modulo dall'immagine del contenitore.Runs a Form Recognizer container from the container image.
    • Alloca 2 core di CPU e 8 GB di memoria.Allocates 2 CPU cores and 8 gigabytes (GB) of memory.
    • Espone la porta TCP 5000 e alloca un pseudo terminale TTY per il contenitore.Exposes TCP port 5000 and allocates a pseudo-TTY for the container.
    • Rimuove automaticamente il contenitore dopo la chiusura.Automatically removes the container after it exits. L'immagine del contenitore rimane disponibile nel computer host.The container image is still available on the host computer.
    • Monta un volume /input e /output nel contenitore.Mounts an /input and an /output volume to the container.

    Eseguire più contenitori nello stesso hostRun multiple containers on the same host

    Se si intende eseguire più contenitori con porte esposte, assicurarsi di eseguire ogni contenitore con una porta esposta diversa.If you intend to run multiple containers with exposed ports, make sure to run each container with a different exposed port. Eseguire ad esempio il primo contenitore sulla porta 5000 e il secondo sulla porta 5001.For example, run the first container on port 5000 and the second container on port 5001.

    Questo contenitore e un contenitore di Servizi cognitivi diverso sono in esecuzione contemporaneamente sull'HOST.You can have this container and a different Azure Cognitive Services container running on the HOST together. Sono inoltre in esecuzione più contenitori dello stesso contenitore di Servizi cognitivi.You also can have multiple containers of the same Cognitive Services container running.

    Esegui contenitori separati come comandi Docker Run separatiRun separate containers as separate docker run commands

    Per la combinazione di Riconoscimento modulo e Riconoscimento del testo ospitata in locale nello stesso host, usare i due esempi di comandi seguenti dell'interfaccia della riga di comando di Docker:For the Form Recognizer and Text Recognizer combination that's hosted locally on the same host, use the following two example Docker CLI commands:

    Eseguire il primo contenitore sulla porta 5000.Run the first container on port 5000.

    docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
    --mount type=bind,source=c:\input,target=/input  \
    --mount type=bind,source=c:\output,target=/output \
    containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-form-recognizer \
    Eula=accept \
    Billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} \
    ApiKey={FORM_RECOGNIZER_API_KEY}
    FormRecognizer:ComputerVisionApiKey={COMPUTER_VISION_API_KEY} \
    FormRecognizer:ComputerVisionEndpointUri={COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}
    

    Eseguire il secondo contenitore sulla porta 5001.Run the second container on port 5001.

    docker run --rm -it -p 5001:5000 --memory 4g --cpus 1 \
    containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-recognize-text \
    Eula=accept \
    Billing={COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} \
    ApiKey={COMPUTER_VISION_API_KEY}
    

    Ogni contenitore successivo deve essere su una porta diversa.Each subsequent container should be on a different port.

    Eseguire contenitori separati con Docker ComposeRun separate containers with Docker Compose

    Per la combinazione di Riconoscimento modulo e Riconoscimento del testo ospitata in locale nello stesso host, vedere l'esempio seguente di file YAML di Docker Compose.For the Form Recognizer and Text Recognizer combination that's hosted locally on the same host, see the following example Docker Compose YAML file. La {COMPUTER_VISION_API_KEY} di Riconoscimento del testo deve essere identica per i contenitori formrecognizer e ocr.The Text Recognizer {COMPUTER_VISION_API_KEY} must be the same for both the formrecognizer and ocr containers. {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} viene usato solo nel contenitore ocr, perché il contenitore formrecognizer usa la porta e il nome ocr.The {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} is used only in the ocr container, because the formrecognizer container uses the ocr name and port.

    version: '3.3'
    services:   
      ocr:
        image: "containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-recognize-text"
        deploy:
          resources:
            limits:
              cpus: '2'
              memory: 8g
            reservations:
              cpus: '1'
              memory: 4g
        environment:
          eula: accept
          billing: "{COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}"
          apikey: "{COMPUTER_VISION_API_KEY}"
    
      formrecognizer:
        image: "containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-form-recognizer"
        deploy:
          resources:
            limits:
              cpus: '2'
              memory: 8g
            reservations:
              cpus: '1'
              memory: 4g
        environment:
          eula: accept
          billing: "{FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}"
          apikey: "{FORM_RECOGNIZER_API_KEY}"
          FormRecognizer__ComputerVisionApiKey: {COMPUTER_VISION_API_KEY}
          FormRecognizer__ComputerVisionEndpointUri: "http://ocr:5000"
          FormRecognizer__SyncProcessTaskCancelLimitInSecs: 75
        links:
          - ocr
        volumes:
          - type: bind
            source: c:\output
            target: /output
          - type: bind
            source: c:\input
            target: /input
        ports:
          - "5000:5000"
    

    Importante

    È necessario specificare le opzioni Eula, Billing e ApiKey, oltre che FormRecognizer:ComputerVisionApiKey e FormRecognizer:ComputerVisionEndpointUri, per eseguire il contenitore. In caso contrario, il contenitore non si avvia.The Eula, Billing, and ApiKey, as well as the FormRecognizer:ComputerVisionApiKey and FormRecognizer:ComputerVisionEndpointUri options, must be specified to run the container; otherwise, the container won't start. Per altre informazioni, vedereFatturazione.For more information, see Billing.

    Eseguire query sull'endpoint di stima del contenitoreQuery the container's prediction endpoint

    ContenitoreContainer EndpointEndpoint
    form-recognizerform-recognizer http://localhost:5000

    Riconoscimento moduloForm Recognizer

    Il contenitore fornisce le API endpoint di query basate su websocket, accessibili tramite la documentazione dell'SDK dei servizi Riconoscimento modulo.The container provides websocket-based query endpoint APIs, which you access through Form Recognizer services SDK documentation.

    Per impostazione predefinita, l'SDK di Riconoscimento modulo usa i servizi online.By default, the Form Recognizer SDK uses the online services. Per usare il contenitore, è necessario modificare il metodo di inizializzazione.To use the container, you need to change the initialization method. Vedere gli esempi seguenti.See the examples below.

    Per C#For C#

    Passare dall'uso di questa chiamata di inizializzazione del cloud di Azure:Change from using this Azure-cloud initialization call:

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

    a questa chiamata che usa l'endpoint del contenitore:to this call, which uses the container endpoint:

    var config =
        FormRecognizerConfig.FromEndpoint(
            "ws://localhost:5000/formrecognizer/v1.0-preview/custom",
            "YourSubscriptionKey");
    

    Per PythonFor Python

    Passare dall'uso di questa chiamata di inizializzazione del cloud di Azure:Change from using this Azure-cloud initialization call:

    formrecognizer_config =
        formrecognizersdk.FormRecognizerConfig(
            subscription=formrecognizer_key, region=service_region)
    

    a questa chiamata che usa l'endpoint del contenitore:to this call, which uses the container endpoint:

    formrecognizer_config = 
        formrecognizersdk.FormRecognizerConfig(
            subscription=formrecognizer_key,
            endpoint="ws://localhost:5000/formrecognizer/v1.0-preview/custom"
    

    Riconoscimento moduloForm Recognizer

    Il contenitore fornisce le API endpoint REST, disponibili nella pagina dell'API Riconoscimento modulo.The container provides REST endpoint APIs, which you can find on the Form Recognizer API page.

    Verificare che il contenitore sia in esecuzioneValidate that a container is running

    Per verificare se il contenitore è in esecuzione, sono disponibili diverse opzioni.There are several ways to validate that the container is running. Individuare l'indirizzo IP esterno e la porta esposta del contenitore in questione e aprire il Web browser preferito.Locate the External IP address and exposed port of the container in question, and open your favorite web browser. Usare i vari URL di richiesta indicati di seguito per verificare che il contenitore sia in esecuzione.Use the various request URLs below to validate the container is running. Gli URL di richiesta di esempio elencati http://localhost:5000di seguito sono, ma il contenitore specifico può variare.The example request URLs listed below are http://localhost:5000, but your specific container may vary. Tenere presente che si sta per fare affidamento sull'indirizzo IP esterno del contenitore e sulla porta esposta.Keep in mind that you're to rely on your container's External IP address and exposed port.

    URL richiestaRequest URL ScopoPurpose
    http://localhost:5000/ Il contenitore fornisce una home page.The container provides a home page.
    http://localhost:5000/status Richiesta con HTTP GET, per verificare che il contenitore sia in esecuzione senza causare una query dell'endpoint.Requested with an HTTP GET, to validate that the container is running without causing an endpoint query. Questa richiesta può essere usata per i probe di attività e di idoneità di Kubernetes.This request can be used for Kubernetes liveness and readiness probes.
    http://localhost:5000/swagger Il contenitore fornisce un set completo di documentazione per gli endpoint e una funzionalità di prova .The container provides a full set of documentation for the endpoints and a Try it out feature. Con questa funzionalità, è possibile immettere le impostazioni in un modulo HTML basato sul Web ed eseguire la query senza scrivere codice.With this feature, you can enter your settings into a web-based HTML form and make the query without having to write any code. Dopo che la query restituisce il risultato, viene fornito un comando CURL di esempio per illustrare il formato richiesto per il corpo e le intestazioni HTTP.After the query returns, an example CURL command is provided to demonstrate the HTTP headers and body format that's required.

    Home page del contenitore

    Arrestare il contenitoreStop the container

    Per arrestare il contenitore, nell'ambiente della riga di comando in cui è in esecuzione il contenitore, selezionare Ctrl + C.To shut down the container, in the command-line environment where the container is running, select Ctrl+C.

    risoluzione dei problemiTroubleshooting

    Se si esegue il contenitore con un punto di montaggio di output e la registrazione attivata, il contenitore genera file di log utili per risolvere i problemi che si verificano durante l'avvio o l'esecuzione del contenitore.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.

    Suggerimento

    Per ulteriori informazioni e indicazioni sulla risoluzione dei problemi, vedere la pagina relativa alle domande frequenti sui contenitori di servizi cognitivi.For more troubleshooting information and guidance, see Cognitive Services containers frequently asked questions (FAQ).

    FatturazioneBilling

    I contenitori di Riconoscimento modulo inviano le informazioni di fatturazione ad Azure usando una risorsa di Riconoscimento modulo nell'account Azure.The Form Recognizer containers send billing information to Azure by using a Form Recognizer resource on your Azure account.

    Le query sul contenitore vengono fatturate secondo il piano tariffario della risorsa di Azure usata per <ApiKey>.Queries to the container are billed at the pricing tier of the Azure resource that's used for the <ApiKey>.

    I contenitori di Servizi cognitivi di Azure non vengono concessi in licenza per l'esecuzione senza connessione all'endpoint di fatturazione per la misurazione.Azure Cognitive Services containers aren't licensed to run without being connected to the billing endpoint for metering. È necessario consentire ai contenitori di comunicare sempre le informazioni di fatturazione all'endpoint di fatturazione.You must enable the containers to communicate billing information with the billing endpoint at all times. I contenitori di Servizi cognitivi non inviano a Microsoft i dati dei clienti, ad esempio l'immagine o il testo analizzato.Cognitive Services containers don't send customer data, such as the image or text that's being analyzed, to Microsoft.

    Connect to AzureConnect to Azure

    Per eseguire il contenitore, sono necessari i valori dell'argomento di fatturazione.The container needs the billing argument values to run. Questi valori consentono al contenitore di connettersi all'endpoint di fatturazione.These values allow the container to connect to the billing endpoint. Il contenitore segnala l'utilizzo ogni 10-15 minuti.The container reports usage about every 10 to 15 minutes. Se il contenitore non si connette ad Azure entro la finestra temporale consentita, continuerà a essere eseguito ma non fornirà query finché l'endpoint di fatturazione non verrà ripristinato.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. Il tentativo di connessione viene effettuato 10 volte nello stesso intervallo di tempo di 10-15 minuti.The connection is attempted 10 times at the same time interval of 10 to 15 minutes. Se non è possibile stabilire la connessione con l'endpoint di fatturazione entro i 10 tentativi, l'esecuzione del contenitore verrà arrestata.If it can't connect to the billing endpoint within the 10 tries, the container stops running.

    Argomenti di fatturazioneBilling arguments

    Per avviare il contenitore con il comando docker run, è necessario che vengano specificate tutte e tre le opzioni seguenti con valori validi:For the docker run command to start the container, all three of the following options must be specified with valid values:

    OpzioneOption DescrizioneDescription
    ApiKey Chiave API della risorsa di Servizi cognitivi usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione.The API key of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
    Il valore di questa opzione deve essere impostato su una chiave API per la risorsa di cui è stato effettuato il provisioning specificata in Billing.The value of this option must be set to an API key for the provisioned resource that's specified in Billing.
    Billing Endpoint della risorsa di Servizi cognitivi usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione.The endpoint of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
    Il valore di questa opzione deve essere impostato sull'URI dell'endpoint di una risorsa di Azure di cui è stato effettuato il provisioning.The value of this option must be set to the endpoint URI of a provisioned Azure resource.
    Eula Indica che è la licenza per il contenitore è stata accettata.Indicates that you accepted the license for the container.
    Il valore di questa opzione deve essere impostato su accept.The value of this option must be set to accept.

    Per altre informazioni su queste opzioni, vedere Configurare i contenitori.For more information about these options, see Configure containers.

    Post di BLOGBlog posts

    Esempi per gli sviluppatoriDeveloper samples

    Gli esempi per gli sviluppatori sono disponibili nel repository GitHub.Developer samples are available at our GitHub repository.

    Visualizza il webinarView webinar

    Partecipare al webinar per saperne di più sugli argomenti seguenti:Join the webinar to learn about:

    • Come distribuire Servizi cognitivi in qualsiasi computer con DockerHow to deploy Cognitive Services to any machine using Docker
    • Come distribuire Servizi cognitivi nel servizio Azure ContainerHow to deploy Cognitive Services to AKS

    RiepilogoSummary

    In questo articolo sono stati descritti i concetti e il flusso di lavoro per scaricare, installare ed eseguire i contenitori di Riconoscimento modulo.In this article, you learned concepts and workflow for downloading, installing, and running Form Recognizer containers. In sintesi:In summary:

    • Riconoscimento modulo fornisce un unico contenitore Linux per Docker.Form Recognizer provides one Linux container for Docker.
    • Le immagini dei contenitori vengono scaricate da un registro contenitori privato in Azure.Container images are downloaded from the private container registry in Azure.
    • Le immagini dei contenitori vengono eseguite in Docker.Container images run in Docker.
    • È possibile usare l'API REST o l'SDK REST per chiamare le operazioni nei contenitori di Riconoscimento modulo specificando l'URI host del contenitore.You can use either the REST API or the REST SDK to call operations in Form Recognizer container by specifying the host URI of the container.
    • Quando si crea un'istanza di un contenitore, è necessario specificare le informazioni di fatturazione.You must specify the billing information when you instantiate a container.

    Importante

    I contenitori di Servizi cognitivi non sono concessi in licenza per l'esecuzione senza essere connessi ad Azure per la misurazione.Cognitive Services containers are not licensed to run without being connected to Azure for metering. I clienti devono consentire ai contenitori di comunicare sempre le informazioni di fatturazione al servizio di misurazione.Customers need to enable the containers to communicate billing information with the metering service at all times. I contenitori di Servizi cognitivi non inviano a Microsoft i dati dei clienti, ad esempio l'immagine o il testo analizzato.Cognitive Services containers do not send customer data (for example, the image or text that is being analyzed) to Microsoft.

    Passaggi successiviNext steps