Установка и запуск контейнеров лицInstall and run Face containers

Azure распознавания лиц Cognitive Services предоставляет стандартизированный контейнер Linux для Docker, который обнаруживает человеческих лиц на изображениях.Azure Cognitive Services Face provides a standardized Linux container for Docker that detects human faces in images. Она также определяет атрибуты, которые включают позу, такие как noses и глаза, пол, возраст и другие машины прогнозируемые черт лица.It also identifies attributes, which include face landmarks such as noses and eyes, gender, age, and other machine-predicted facial features. Помимо обнаружения лиц можно проверить, идентичность двух лиц на тот же образ или различные образы с помощью показатель достоверности.In addition to detection, Face can check if two faces in the same image or different images are the same by using a confidence score. Также лиц можно сравнить фрагменты в базе, существует ли уже похожие или идентичные лиц.Face also can compare faces against a database to see if a similar-looking or identical face already exists. Его также можно организовать похожих лиц в группы с помощью общего visual признаков.It also can organize similar faces into groups by using shared visual traits.

Если у вас еще нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись Azure, прежде чем начинать работу.If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.

Технические условияPrerequisites

Прежде чем использовать контейнеры API распознавания лиц, необходимо выполнить следующие условия.You must meet the following prerequisites before you use the Face API containers.

Обязательно для заполненияRequired НазначениеPurpose
Модуль DockerDocker Engine Подсистема Docker должен быть установлен на главного компьютера.The Docker Engine must be installed on a host computer. Docker предоставляет пакеты, которые настраивают среду Docker в ОС macOS, Windows и Linux.Docker provides packages that configure the Docker environment on macOS, Windows, and Linux. Ознакомьтесь с общими сведениями о Docker и контейнерах.For a primer on Docker and container basics, see the Docker overview.

Docker нужно настроить таким образом, чтобы контейнеры могли подключать и отправлять данные о выставлении счетов в Azure.Docker must be configured to allow the containers to connect with and send billing data to Azure.

В Windows Docker также должна быть настроена для поддержки контейнеров Linux.On Windows, Docker also must be configured to support Linux containers.

Опыт работы с DockerFamiliarity with Docker Необходимые основные понятия Docker, такие как реестры, репозитории, контейнеры и образы контейнеров.You need a basic understanding of Docker concepts, such as registries, repositories, containers, and container images. Необходимо знание basic docker команды.You also need knowledge of basic docker commands.
Azure Cognitive Services ресурсовAzure Cognitive Services resource Чтобы использовать контейнер, необходимо иметь:To use the container, you must have:

Ресурс Azure Cognitive Services и соответствующий ключ выставления счетов и выставления счетов URI конечной точки.An Azure Cognitive Services resource and the associated billing key and the billing endpoint URI. Оба значения доступны на Обзор и ключи страницы для ресурса.Both values are available on the Overview and Keys pages for the resource. От них требуется запуска контейнера.They're required to start the container. Добавление face/v1.0 маршрутизации к конечной точке URI, как показано в следующем примере BILLING_ENDPOINT_URI:Add the face/v1.0 routing to the endpoint URI, as shown in the following BILLING_ENDPOINT_URI example:

{BILLING_KEY} : ключ ресурса{BILLING_KEY}: resource key

{BILLING_ENDPOINT_URI} : пример URI конечной точки https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0{BILLING_ENDPOINT_URI}: endpoint URI example is https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0

Запрос доступа к частному реестру контейнеровRequest access to the private container registry

Заполнение и отправление форму запроса контейнеры компьютерного зрения Cognitive Services чтобы запросить доступ к контейнеру.Fill out and submit the Cognitive Services Vision Containers Request form to request access to the container. В форме нужно указать сведения о себе, компании и пользовательском сценарии, для которого будет использоваться контейнер.The form requests information about you, your company, and the user scenario for which you'll use the container. После отправки формы, команда Azure Cognitive Services рассматриваются его, чтобы убедиться в том, что выполнены условия доступа для закрытого реестра контейнеров.After you submit the form, the Azure Cognitive Services team reviews it to make sure that you meet the criteria for access to the private container registry.

Важно!

Необходимо использовать адрес электронной почты, связанным с учетной записью Майкрософт (MSA) или учетной записи Azure Active Directory (Azure AD) в форме.You must use an email address associated with either a Microsoft Account (MSA) or an Azure Active Directory (Azure AD) account in the form.

Если ваш запрос будет одобрен, вы получите электронное письмо с инструкциями, описывающие, как получить учетные данные и доступ к реестру закрытый контейнер.If your request is approved, you receive an email with instructions that describe how to obtain your credentials and access the private container registry.

Вход в частный реестр контейнеровLog in to the private container registry

Существует несколько способов проверки подлинности с помощью закрытого реестра контейнеров для контейнеров Cognitive Services.There are several ways to authenticate with the private container registry for Cognitive Services containers. Мы рекомендуем использовать метод командной строки с помощью Docker CLI.We recommend that you use the command-line method by using the Docker CLI.

Используйте docker login команды, как показано в следующем примере, чтобы войти в containerpreview.azurecr.io, который является частный реестр контейнеров для контейнеров Cognitive Services.Use the docker login command, as shown in the following example, to log in to containerpreview.azurecr.io, which is the private container registry for Cognitive Services containers. Замените <username> на имя пользователя, а <password> — на пароль, предоставленные в учетных данных, полученных от команды Azure Cognitive Services.Replace <username> with the user name and <password> with the password provided in the credentials you received from the Azure Cognitive Services team.

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

Если вы защитили свои учетные данные в текстовый файл, содержимое этого файла текста можно сцепить docker login команды.If you secured your credentials in a text file, you can concatenate the contents of that text file to the docker login command. Используйте cat команды, как показано в следующем примере.Use the cat command, as shown in the following example. Замените <passwordFile> путь и имя текстового файла, который содержит пароль.Replace <passwordFile> with the path and name of the text file that contains the password. Замените <username> с именем пользователя, учетные данные.Replace <username> with the user name provided in your credentials.

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

Главный компьютерThe host computer

Узел — это 64-разрядный компьютер, на котором выполняется контейнер Docker.The host is a x64-based computer that runs the Docker container. Это может быть компьютер в локальной среде или служба размещения Docker в Azure, включая следующие решения:It can be a computer on your premises or a Docker hosting service in Azure, such as:

Требования к контейнеру и рекомендацииContainer requirements and recommendations

В следующей таблице описаны минимальное и рекомендуемое число ядра ЦП и памяти для каждого контейнера API распознавания лиц.The following table describes the minimum and recommended CPU cores and memory to allocate for each Face API container.

КонтейнерContainer МинимальнаяMinimum РекомендуетсяRecommended Транзакций в секундуTransactions per second
(Минимума, максимума)(Minimum, maximum)
Распознавание лицFace 1 ядро, 2 ГБ памяти1 core, 2-GB memory 1 ядро, 4 ГБ памяти1 core, 4-GB memory 10, 2010, 20
  • Каждое ядро должно быть по крайней мере с частотой 2,6 ГГц или быстрее.Each core must be at least 2.6 GHz or faster.
  • Транзакций в секунду (TPS).Transactions per second (TPS).

Ядро и память соответствуют параметрам --cpus и --memory, которые используются как часть команды docker run.Core and memory correspond to the --cpus and --memory settings, which are used as part of the docker run command.

Получить образ контейнера с docker на включение внесенных измененийGet the container image with docker pull

Доступны образы контейнеров для API распознавания лиц.Container images for the Face API are available.

КонтейнерContainer РепозиторийRepository
Распознавание лицFace containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-face:latest

Совет

Используйте команду docker images, чтобы получить список скачанных образов контейнеров.You can use the docker images command to list your downloaded container images. Например, следующая команда возвращает таблицу со списком идентификаторов, репозиториев и тегов для каждого скачанного образа контейнера: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
ebbee78a6baa       <container-name>         latest

docker pull для контейнера распознавания лицDocker pull for the Face container

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

Использование контейнераUse the container

Поместив контейнера на главного компьютера, воспользуйтесь следующей процедурой для работы с контейнером.After the container is on the host computer, use the following process to work with the container.

  1. Запуск контейнера с необходимыми выставления счетов параметры.Run the container with the required billing settings. Доступны дополнительные примеры команды docker run.More examples of the docker run command are available.
  2. Запрос конечной точки прогнозирования контейнера.Query the container's prediction endpoint.

Запуск контейнера с помощью "run" dockerRun the container with docker run

Воспользуйтесь командой docker run для запуска любого из трех контейнеров.Use the docker run command to run any of the three containers. Команда использует следующие параметры.The command uses the following parameters.

PlaceholderPlaceholder ЗначениеValue
{BILLING_KEY}{BILLING_KEY} Этот ключ используется для запуска контейнера и доступен в Azure Cognitive Services ключи страницы.This key is used to start the container and is available on the Azure Cognitive Services Keys page.
{BILLING_ENDPOINT_URI}{BILLING_ENDPOINT_URI} Выставления счетов значение URI конечной точки можно найти в Azure Cognitive Services Обзор страницы.The billing endpoint URI value is available on the Azure Cognitive Services Overview page. Например, https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0.An example is https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0.

Добавление face/v1.0 маршрутизации к конечной точке URI, как показано в приведенном выше примере BILLING_ENDPOINT_URI.Add the face/v1.0 routing to the endpoint URI, as shown in the preceding BILLING_ENDPOINT_URI example.

Замените эти параметры собственными значениями в следующем docker run пример команды:Replace these parameters with your own values in the following docker run command example:

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-face \
Eula=accept \
Billing={BILLING_ENDPOINT_URI} \
ApiKey={BILLING_KEY}

Эта команда:This command:

  • Запускает контейнер лиц из образа контейнера.Runs a face container from the container image.
  • Выделяет одно ядро ЦП и 4 ГБ памяти.Allocates one CPU core and 4 GB of memory.
  • Предоставляет TCP-порт 5000 и выделяет расширенной псевдоформе TTY для контейнера.Exposes TCP port 5000 and allocates a pseudo TTY for the container.
  • автоматически удаляет контейнер после завершения его работы.Automatically removes the container after it exits. Образ контейнера остается доступным на главном компьютере.The container image is still available on the host computer.

Доступны дополнительные примеры команды docker run.More examples of the docker run command are available.

Важно!

Eula, Billing, И ApiKey параметры должны указываться для запуска контейнера или не запускается контейнер.The Eula, Billing, and ApiKey options must be specified to run the container or the container won't start. Дополнительные сведения см. в разделе о выставлении счетов.For more information, see Billing.

Запуск нескольких контейнеров на одном узлеRun multiple containers on the same host

Если вы планируете запускать несколько контейнеров при открытых портах, обязательно назначьте каждому контейнеру отдельный открытый порт.If you intend to run multiple containers with exposed ports, make sure to run each container with a different exposed port. Например, запускайте первый контейнер на порте 5000, а второй — на порте 5001.For example, run the first container on port 5000 and the second container on port 5001.

Этот контейнер и другой контейнер Azure Cognitive Services могут одновременно работать на одном и том же узле.You can have this container and a different Azure Cognitive Services container running on the HOST together. Также одному запущенному контейнеру Cognitive Services могут соответствовать сразу несколько контейнеров.You also can have multiple containers of the same Cognitive Services container running.

Запрос конечной точки прогнозирования контейнераQuery the container's prediction endpoint

Контейнер предоставляет API запроса конечной точки прогнозирования на основе REST.The container provides REST-based query prediction endpoint APIs.

Используйте узел https://localhost:5000 для API контейнера.Use the host, https://localhost:5000, for container APIs.

Проверка состояния контейнераValidate that a container is running

Проверить это можно несколькими способами.There are several ways to validate that the container is running.

ЗапросRequest НазначениеPurpose
http://localhost:5000/ Контейнер предоставляет домашнюю страницу.The container provides a home page.
http://localhost:5000/status Запрашивается с помощью GET для проверки того, что контейнер работает, без отправки запроса к конечной точке.Requested with GET, to validate that the container is running without causing an endpoint query. Этот запрос может использоваться для проб активности и готовности Kubernetes.This request can be used for Kubernetes liveness and readiness probes.
http://localhost:5000/swagger Контейнер предоставляет полный набор документации для конечных точек, а также функцию Try it now.The container provides a full set of documentation for the endpoints and a Try it now feature. Эта функция позволяет ввести параметры в веб-форму HTML и создать запрос без необходимости писать код.With this feature, you can enter your settings into a web-based HTML form and make the query without having to write any code. После возвращения результатов запроса предоставляется пример команды CURL с примером требуемого формата HTTP-заголовков и текста.After the query returns, an example CURL command is provided to demonstrate the HTTP headers and body format that's required.

Домашняя страница контейнера

Остановка контейнераStop the container

Чтобы завершить работу контейнера, в среде командной строки, где выполняется контейнер, нажмите клавиши CTRL+C.To shut down the container, in the command-line environment where the container is running, select Ctrl+C.

Устранение неполадокTroubleshooting

Если вы запустите контейнер с выходом подключить и ведение журнала включено, контейнер создает файлы журнала, которые могут быть полезны для устранения неполадок, происходящие во время запуска или запуска контейнера.If you run the container with an output mount and logging is enabled, the container generates log files that are helpful to troubleshoot issues that happen while you start or run the container.

Выставление счетовBilling

API распознавания лиц контейнеры отправки сведений о выставлении счетов в Azure с помощью ресурса API распознавания лиц на учетную запись Azure.The Face API containers send billing information to Azure by using a Face API resource on your Azure account.

Запросы к контейнеру оплачиваются согласно ценовой категории ресурсов Azure, используемой для <ApiKey>.Queries to the container are billed at the pricing tier of the Azure resource that's used for the <ApiKey>.

Контейнеры Azure Cognitive Services не лицензируются для запуска без подключения к конечной точке выставления счетов для отслеживания использования.Azure Cognitive Services containers aren't licensed to run without being connected to the billing endpoint for metering. Вам необходимо разрешить контейнерам непрерывную передачу данных для выставления счетов в конечную точку выставления счетов.You must enable the containers to communicate billing information with the billing endpoint at all times. Контейнеры Cognitive Services не отправляют в корпорацию Майкрософт данные клиента, например анализируемые изображения или тексты.Cognitive Services containers don't send customer data, such as the image or text that's being analyzed, to Microsoft.

Подключение к AzureConnect to Azure

Для запуска контейнера необходимо указать значения аргументов, касающихся выставления счетов.The container needs the billing argument values to run. Эти значения обеспечивают подключение контейнера к конечной точке выставления счетов.These values allow the container to connect to the billing endpoint. Отчеты об использовании контейнера примерно каждые 10—15 минут.The container reports usage about every 10 to 15 minutes. Если контейнер не подключится к Azure в течение допустимого периода времени, контейнер будет продолжать работать, но не будет обслуживать запросы, пока не будет восстановлена конечная точка выставления счетов.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. Попытки подключения выполняются 10 раз на протяжении одинакового интервала времени (10–15 минут).The connection is attempted 10 times at the same time interval of 10 to 15 minutes. Если контейнеру не удается подключиться к конечной точке выставления счетов за 10 попыток, его выполнение останавливается.If it can't connect to the billing endpoint within the 10 tries, the container stops running.

Аргументы для выставления счетовBilling arguments

Чтобы запустить контейнер с помощью команды docker run, необходимо указать все три приведенных ниже параметра с допустимыми значениями:For the docker run command to start the container, all three of the following options must be specified with valid values:

ПараметрOption ОПИСАНИЕDescription
ApiKey Ключ API ресурса Cognitive Services, используемый для отслеживания информации о выставлении счетов.The API key of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
Этому параметру следует присвоить значение ключа API для подготовленного ресурса, который можно получить в Billing.The value of this option must be set to an API key for the provisioned resource that's specified in Billing.
Billing Конечная точка ресурса Cognitive Services, используемая для отслеживания информации о выставлении счетов.The endpoint of the Cognitive Services resource that's used to track billing information.
Этому параметру следует присвоить URI конечной точки подготовленного ресурса Azure.The value of this option must be set to the endpoint URI of a provisioned Azure resource.
Eula Указывает, что вы приняли условия лицензии для контейнера.Indicates that you accepted the license for the container.
Для этого параметра следует задать значение accept.The value of this option must be set to accept.

Дополнительные сведения об этих параметрах см. в статье Настройка контейнеров.For more information about these options, see Configure containers.

Записи блогаBlog posts

Примеры для разработчиковDeveloper samples

Примеры для разработчиков доступны в нашем репозитории GitHub.Developer samples are available at our GitHub repository.

Просмотреть вебинарView webinar

Присоединяйтесь к вебинару, чтобы узнать:Join the webinar to learn about:

  • как развернуть Cognitive Services на любом компьютере с помощью Docker;How to deploy Cognitive Services to any machine using Docker
  • как развернуть Cognitive Services в AKS.How to deploy Cognitive Services to AKS

СводкаSummary

В этой статье вы узнали основные понятия и рабочий процесс как загрузка, Установка и запуск контейнеров API распознавания лиц.In this article, you learned concepts and workflow for how to download, install, and run Face API containers. В разделе "Сводка" сделайте следующее.In summary:

  • API распознавания лиц предоставляет три контейнеры Linux для Docker, которые обеспечивают извлечение ключевых фраз, определение языка и анализ тональности.The Face API provides three Linux containers for Docker that provide key phrase extraction, language detection, and sentiment analysis.
  • Образы контейнеров, загружаются из реестра контейнеров Azure.Container images are downloaded from the Azure Container Registry.
  • Образы контейнеров выполняются в Docker.Container images run in Docker.
  • REST API или пакет SDK можно использовать для вызова операций в контейнерах API распознавания лиц, указав узла URI контейнера.You can use either the REST API or the SDK to call operations in Face API containers by specifying the host URI of the container.
  • При создании экземпляра контейнера, необходимо указать сведения о выставлении счетов.You must specify billing information when you instantiate a container.

Важно!

Cognitive Services контейнеры не лицензируются для запуска без подключения к Azure для отслеживания использования.Cognitive Services containers aren't licensed to run without being connected to Azure for metering. Клиентам необходимо включить контейнеры для обмена данными для выставления счетов в службе контроля использования программных продуктов, все время.Customers must enable the containers to communicate billing information with the metering service at all times. Контейнеры Cognitive Services не отправляют в корпорацию Майкрософт данные клиента, например анализируемые изображения или тексты.Cognitive Services containers don't send customer data, such as the image or text that's being analyzed, to Microsoft.

Дальнейшие действияNext steps