Azure AI Vision 3.2 GA Read OCR kapsayıcısını yükleme

Makale
09/08/2023

Kapsayıcılar, Azure AI Vision API'lerini kendi ortamınızda çalıştırmanıza olanak tanır. Kapsayıcılar, belirli güvenlik ve veri idare gereksinimleri için çok kullanışlıdır. Bu makalede Okuma (OCR) kapsayıcısını indirmeyi, yüklemeyi ve çalıştırmayı öğreneceksiniz.

Okuma kapsayıcısı JPEG, PNG, BMP, PDF ve TIFF dosya biçimleri desteğiyle resim ve belgelerden yazdırılan ve el yazısı metinleri ayıklamanıza olanak tanır. Daha fazla bilgi için bkz. OKUMA API'sinin nasıl yapılır kılavuzu.

Yenilikler

3.2-model-2022-04-30 Okuma kapsayıcısının GA sürümü, 164 dil ve diğer geliştirmeler için destekle birlikte sağlanır. Mevcut bir müşteriyseniz, başlamak için indirme yönergelerini izleyin.

Read 3.2 OCR kapsayıcısı en son GA modelidir ve aşağıdakileri sağlar:

Geliştirilmiş doğruluk için yeni modeller.
Aynı belge içinde birden çok dil desteği.
Toplam 164 dil desteği. OCR tarafından desteklenen dillerin tam listesine bakın.
Hem belgeler hem de resimler için tek bir işlem.
Daha büyük belgeler ve görüntüler için destek.
Güvenilirlik puanları.
Hem yazdırma hem de el yazısı metin içeren belgeler için destek.
Belgedeki yalnızca seçili sayfalardan metin ayıklama olanağı.
Metin satırı çıkış sırasını varsayılan olarak yalnızca Latin dilleri için daha doğal bir okuma sırasına kadar seçin.
El yazısı stili olarak metin satırı sınıflandırması veya yalnızca Latin dilleri için değil.

Bugün Okuma 2.0 kapsayıcılarını kullanıyorsanız, yeni sürümlerdeki değişiklikler hakkında bilgi edinmek için geçiş kılavuzuna bakın.

Önkoşullar

Kapsayıcıları kullanmadan önce aşağıdaki önkoşulları karşılamanız gerekir:

Zorunlu	Purpose
Docker altyapısı	Docker Altyapısı'nın bir ana bilgisayarda yüklü olması gerekir. Docker, macOS, Windows ve Linux üzerinde Docker ortamını yapılandıran paketler sağlar. Docker ve kapsayıcı temel bilgileri ile ilgili giriş yapmak için Docker’a genel bakış bölümüne bakın. Docker, kapsayıcıların Azure'a bağlanmasına ve faturalama verileri göndermesine izin verecek şekilde yapılandırılmalıdır. Windows'da Docker,Linux kapsayıcılarını destekleyecek şekilde de yapılandırılmalıdır.
Docker hakkında bilgi	Kayıt defterleri, depolar, kapsayıcılar ve kapsayıcı görüntüleri gibi Docker kavramlarının yanı sıra temel `docker` komutlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.
Görüntü İşleme kaynağı	Kapsayıcıyı kullanmak için aşağıdakilere sahip olmanız gerekir: Uç nokta URI'sinin Görüntü İşleme kaynağı ve ilişkili API anahtarı. Her iki değer de kaynağın Genel Bakış ve Anahtarlar sayfalarında bulunur ve kapsayıcıyı başlatmak için gereklidir. {API_KEY}: Anahtarlar sayfasındaki kullanılabilir iki kaynak anahtarından biri {ENDPOINT_URI}: Genel Bakış sayfasında sağlanan uç nokta

Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.

Gerekli parametreleri toplama

Tüm Azure AI kapsayıcıları için üç birincil parametre gereklidir. Microsoft Yazılım Lisans Koşulları kabul değeriyle birlikte mevcut olmalıdır. Uç Nokta URI'si ve API anahtarı da gereklidir.

Uç nokta URI'si

Bu {ENDPOINT_URI} değere karşılık gelen Azure AI hizmetleri kaynağının Azure portalı genel bakış sayfasından ulaşabilirsiniz. Genel Bakış sayfasına gidin, uç noktanın üzerine gelin ve Panoya kopyala simgesi görüntülenir. Gerektiğinde uç noktayı kopyalayın ve kullanın.

Daha sonra kullanmak üzere uç nokta URI'sini toplamayı gösteren ekran görüntüsü.

Anahtarlar

Bu {API_KEY} değer kapsayıcıyı başlatmak için kullanılır ve ilgili Azure AI hizmetleri kaynağının Azure portalının Anahtarlar sayfasında kullanılabilir. Anahtarlar sayfasına gidin ve Panoya kopyala simgesini seçin.

Daha sonra kullanmak üzere iki anahtardan birini almayı gösteren ekran görüntüsü.

Önemli

Bu abonelik anahtarları, Azure AI hizmetleri API'nize erişmek için kullanılır. Anahtarlarınızı paylaşmayın. Bunları güvenli bir şekilde depolayın. Örneğin, Azure Key Vault kullanın. Ayrıca bu anahtarları düzenli olarak yeniden oluşturmanızı öneririz. API çağrısı yapmak için yalnızca bir anahtar gerekir. İlk anahtarı yeniden oluştururken hizmete sürekli erişim için ikinci anahtarı kullanabilirsiniz.

Konak bilgisayar gereksinimleri

Konak, Docker kapsayıcısını çalıştıran x64 tabanlı bir bilgisayardır. Şirket içi bir bilgisayar veya Azure'da Docker barındırma hizmeti olabilir, örneğin:

Azure Kubernetes Service.
Azure Container Instances.
Azure Stack'e dağıtılan bir Kubernetes kümesi. Daha fazla bilgi için bkz . Kubernetes'i Azure Stack'e dağıtma.

Gelişmiş Vektör Uzantısı desteği

Ana bilgisayar, docker kapsayıcısını çalıştıran bilgisayardır. Ana bilgisayar Gelişmiş Vektör Uzantılarını (AVX2) desteklemelidir. Aşağıdaki komutla Linux konaklarında AVX2 desteğini de kontrol edebilirsiniz:

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

Uyarı

AvX2'yi desteklemek için ana bilgisayar gereklidir . Kapsayıcı, AVX2 desteği olmadan düzgün çalışmaz.

Kapsayıcı gereksinimleri ve önerileri

Not

Gereksinimler ve öneriler, 29 satır ve toplam 803 karakter içeren taranmış bir iş mektubunun 523 KB görüntüsü kullanılarak saniye başına tek istek içeren karşılaştırmaları temel alır. Önerilen yapılandırma, minimum yapılandırmaya kıyasla yaklaşık 2 kat daha hızlı yanıt verdi.

Aşağıdaki tabloda, her Read OCR kapsayıcısı için kaynakların en düşük ve önerilen ayırması açıklanmaktadır.

Kapsayıcı	En Küçük	Önerilen
Okuma 3.2 2022-04-30	4 çekirdek, 8 GB bellek	8 çekirdek, 16 GB bellek
Okuma 3.2 2021-04-12	4 çekirdek, 16 GB bellek	8 çekirdek, 24 GB bellek

Her çekirdek en az 2,6 gigahertz (GHz) veya daha hızlı olmalıdır.

Çekirdek ve bellek, komutun --cpus bir parçası olarak kullanılan ve --memory ayarlarına docker run karşılık gelir.

Kapsayıcı görüntüsünü alma

Azure AI Vision Read OCR kapsayıcı görüntüsü kapsayıcı kayıt defteri dağıtımında mcr.microsoft.com bulunabilir. Depoda azure-cognitive-services bulunur ve olarak adlandırılır read. Tam kapsayıcı görüntüsü adı: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read.

Kapsayıcının en son sürümünü kullanmak için etiketini kullanabilirsiniz latest . McR'de etiketlerin tam listesini de bulabilirsiniz.

Okuma için aşağıdaki kapsayıcı görüntüleri kullanılabilir.

Kapsayıcı	Kapsayıcı Kayıt Defteri / Depo / Görüntü Adı	Etiketler
Okuma 3.2 GA	`mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2022-04-30`	en son, 3.2, 3.2-model-2022-04-30

docker pull Kapsayıcı görüntüsünü indirmek için komutunu kullanın.

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2022-04-30

İpucu

İndirdiğiniz kapsayıcı görüntülerini listelemek için docker images komutunu kullanabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki komut indirilen her kapsayıcı görüntüsünün kimliğini, deposunu ve etiketini tablo olarak biçimlendirilmiş olarak listeler:

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

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

Kapsayıcıyı kullanma

Kapsayıcı konak bilgisayarda olduğunda, kapsayıcıyla çalışmak için aşağıdaki işlemi kullanın.

Gerekli faturalama ayarlarıyla kapsayıcıyı çalıştırın. Komutun docker run diğer örnekleri mevcuttur.
Kapsayıcının tahmin uç noktasını sorgula.

Kapsayıcıyı çalıştırma

Kapsayıcıyı çalıştırmak için docker run komutunu kullanın. ve {API_KEY} değerlerini alma hakkında ayrıntılı bilgi için gerekli parametreleri toplama bölümüne {ENDPOINT_URI} bakın.

docker run Komut örnekleri mevcuttur.

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 16g --cpus 8 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2022-04-30 \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Yukarıdaki komut:

Kapsayıcı görüntüsünden Read OCR en son GA kapsayıcısını çalıştırır.
8 CPU çekirdeği ve 16 gigabayt (GB) bellek ayırır.
TCP bağlantı noktası 5000'i kullanıma sunar ve kapsayıcı için bir sahte TTY ayırır.
Kapsayıcı çıktıktan sonra otomatik olarak kaldırılır. Kapsayıcı görüntüsü ana bilgisayarda hala kullanılabilir.

Alternatif olarak ortam değişkenlerini kullanarak kapsayıcıyı çalıştırabilirsiniz:

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 16g --cpus 8 \
--env Eula=accept \
--env Billing={ENDPOINT_URI} \
--env ApiKey={API_KEY} \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2022-04-30

Komutun docker run diğer örnekleri mevcuttur.

Önemli

Kapsayıcıyı Eulaçalıştırmak için , Billingve ApiKey seçenekleri belirtilmelidir; aksi takdirde kapsayıcı başlatılmaz. Daha fazla bilgi için bkz . Faturalama.

Daha yüksek aktarım hızına ihtiyacınız varsa (örneğin, çok sayfalı dosyaları işlerken), Azure Depolama ve Azure Kuyruğu kullanarak kubernetes kümesinde birden çok kapsayıcı dağıtmayı göz önünde bulundurun.

İşleme amacıyla görüntüleri depolamak için Azure Depolama kullanıyorsanız kapsayıcıyı çağırırken kullanmak üzere bir bağlantı dizesi oluşturabilirsiniz.

bağlantı dizesi bulmak için:

Azure portalında Depolama hesaplarına gidin ve hesabınızı bulun.
Sol gezinti listesinde Erişim tuşları'nı seçin.
bağlantı dizesi Bağlan dizesinin altında bulunur

Aynı konakta birden çok kapsayıcı çalıştırma

Kullanıma sunulan bağlantı noktalarıyla birden çok kapsayıcı çalıştırmayı planlıyorsanız, her kapsayıcıyı farklı bir kullanıma sunulan bağlantı noktasıyla çalıştırdığınızdan emin olun. Örneğin, ilk kapsayıcıyı 5000 numaralı bağlantı noktasında, ikinci kapsayıcıyı da 5001 numaralı bağlantı noktasında çalıştırın.

Bu kapsayıcıyı ve HOST üzerinde çalışan farklı bir Azure AI hizmetleri kapsayıcısını birlikte kullanabilirsiniz. Aynı Azure AI hizmetleri kapsayıcısının birden çok kapsayıcısını da çalıştırabilirsiniz.

Kapsayıcının çalıştığını doğrulama

Kapsayıcının çalıştığını doğrulamanın çeşitli yolları vardır. Dış IP adresini ve söz konusu kapsayıcının kullanıma sunulan bağlantı noktasını bulun ve sık kullandığınız web tarayıcısını açın. Kapsayıcının çalıştığını doğrulamak için aşağıdaki çeşitli istek URL'lerini kullanın. Burada listelenen örnek istek URL'leri şunlardır http://localhost:5000; ancak kapsayıcınız farklılık gösterebilir. Kapsayıcınızın Dış IP adresine ve kullanıma sunulan bağlantı noktasına bağlı olduğundan emin olun.

İstek URL’si	Purpose
`http://localhost:5000/`	Kapsayıcı bir giriş sayfası sağlar.
`http://localhost:5000/ready`	GET ile istenen bu URL, kapsayıcının modele karşı sorgu kabul etmeye hazır olduğunu doğrulamayı sağlar. Bu istek Kubernetes canlılığı ve hazır olma yoklamaları için kullanılabilir.
`http://localhost:5000/status`	Get ile de istenen bu URL, kapsayıcıyı başlatmak için kullanılan api anahtarının bir uç nokta sorgusuna neden olmadan geçerli olup olmadığını doğrular. Bu istek Kubernetes canlılığı ve hazır olma yoklamaları için kullanılabilir.
`http://localhost:5000/swagger`	Kapsayıcı uç noktalar için tüm belgeleri ve bir de Deneyin özelliği sağlar. Bu özellik sayesinde, ayarlarınızı web tabanlı bir HTML formuna girebilir ve herhangi bir kod yazmak zorunda kalmadan sorguyu yapabilirsiniz. Sorgu döndürüldikten sonra, gerekli HTTP üst bilgilerini ve gövde biçimini göstermek için örnek bir CURL komutu sağlanır.

Kapsayıcının giriş sayfası

Kapsayıcının tahmin uç noktasını sorgulama

Kapsayıcı REST tabanlı sorgu tahmin uç noktası API’lerini sağlar.

Kapsayıcı API’leri için http://localhost:5000 konağını kullanın. Swagger yolunu şu konumda görüntüleyebilirsiniz: http://localhost:5000/swagger/.

Zaman Uyumsuz Okuma

Azure AI Vision hizmetinin ilgili REST işlemlerini nasıl kullandığına benzer şekilde bir görüntüyü zaman uyumsuz olarak okumak için ve GET /vision/v3.2/read/operations/{operationId} işlemlerini birlikte kullanabilirsinizPOST /vision/v3.2/read/analyze. Zaman uyumsuz POST yöntemi, HTTP GET isteğinin tanımlayıcısı olarak kullanılan bir operationId döndürür.

Swagger kullanıcı arabiriminden Analyze , tarayıcıda genişletmek için öğesini seçin. Ardından Deneyin>Dosya seç'i seçin. Bu örnekte aşağıdaki görüntüyü kullanacağız:

sekmeler ve boşluklar

Zaman uyumsuz POST başarıyla çalıştırıldığında, bir HTTP 202 durum kodu döndürür. Yanıtın bir parçası olarak, isteğin sonuç uç noktasını tutan bir operation-location üst bilgi vardır.

 content-length: 0
 date: Fri, 04 Sep 2020 16:23:01 GMT
 operation-location: http://localhost:5000/vision/v3.2/read/operations/a527d445-8a74-4482-8cb3-c98a65ec7ef9
 server: Kestrel

operation-location tam URL'dir ve bir HTTP GET aracılığıyla erişilir. Yukarıdaki görüntüden URL'yi yürütmenin operation-location JSON yanıtı aşağıdadır:

{
  "status": "succeeded",
  "createdDateTime": "2021-02-04T06:32:08.2752706+00:00",
  "lastUpdatedDateTime": "2021-02-04T06:32:08.7706172+00:00",
  "analyzeResult": {
    "version": "3.2.0",
    "readResults": [
      {
        "page": 1,
        "angle": 2.1243,
        "width": 502,
        "height": 252,
        "unit": "pixel",
        "lines": [
          {
            "boundingBox": [
              58,
              42,
              314,
              59,
              311,
              123,
              56,
              121
            ],
            "text": "Tabs vs",
            "appearance": {
              "style": {
                "name": "handwriting",
                "confidence": 0.96
              }
            },
            "words": [
              {
                "boundingBox": [
                  68,
                  44,
                  225,
                  59,
                  224,
                  122,
                  66,
                  123
                ],
                "text": "Tabs",
                "confidence": 0.933
              },
              {
                "boundingBox": [
                  241,
                  61,
                  314,
                  72,
                  314,
                  123,
                  239,
                  122
                ],
                "text": "vs",
                "confidence": 0.977
              }
            ]
          },
          {
            "boundingBox": [
              286,
              171,
              415,
              165,
              417,
              197,
              287,
              201
            ],
            "text": "paces",
            "appearance": {
              "style": {
                "name": "handwriting",
                "confidence": 0.746
              }
            },
            "words": [
              {
                "boundingBox": [
                  286,
                  179,
                  404,
                  166,
                  405,
                  198,
                  290,
                  201
                ],
                "text": "paces",
                "confidence": 0.938
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Önemli

Bir yük dengeleyicinin arkasına, örneğin Docker Compose veya Kubernetes altında birden çok Read OCR kapsayıcısı dağıtıyorsanız, bir dış önbelleğiniz olmalıdır. İşleme kapsayıcısı ve GET isteği kapsayıcısı aynı olmadığından, dış önbellek sonuçları depolar ve bunları kapsayıcılar arasında paylaşır. Önbellek ayarları hakkında ayrıntılı bilgi için bkz . Azure AI Vision Docker kapsayıcılarını yapılandırma.

Zaman uyumlu okuma

Bir görüntüyü zaman uyumlu bir şekilde okumak için aşağıdaki işlemi kullanabilirsiniz.

POST /vision/v3.2/read/syncAnalyze

Görüntü tamamen okunduğunda ve yalnızca o zaman API bir JSON yanıtı döndürür. Bu davranışın tek istisnası bir hata oluşmasıdır. Bir hata oluşursa aşağıdaki JSON döndürülür:

{
    "status": "Failed"
}

JSON yanıt nesnesi, zaman uyumsuz sürümle aynı nesne grafiğine sahiptir. JavaScript kullanıcısıysanız ve tür güvenliği istiyorsanız JSON yanıtını vermek için TypeScript kullanmayı göz önünde bulundurun.

Kullanım örneği için buradaki TypeScript korumalı alanı bölümüne bakın ve kullanım kolaylığını görselleştirmek için Çalıştır'ı seçin.

İnternet bağlantısı kesilmiş kapsayıcıyı çalıştırma

İnternet bağlantısı kesilmiş bu kapsayıcıyı kullanmak için önce bir uygulamayı doldurarak ve bir taahhüt planı satın alarak erişim istemeniz gerekir. Daha fazla bilgi için bkz . Bağlantısız ortamlarda Docker kapsayıcılarını kullanma.

Kapsayıcının İnternet bağlantısı kesilmiş olarak çalıştırılması onaylandıysa, aşağıdaki örnekte kullanacağınız komutun yer tutucu değerleriyle birlikte biçimlendirmesi docker run gösterilir. Bu yer tutucu değerlerini kendi değerlerinizle değiştirin.

DownloadLicense=True Komutunuzdaki docker run parametre, Docker kapsayıcınızın İnternet'e bağlı olmadığında çalışmasını sağlayacak bir lisans dosyası indirir. Ayrıca, lisans dosyasının kapsayıcıyı çalıştırmak için geçersiz olacağı bir son kullanma tarihi de içerir. Lisans dosyasını yalnızca onayladığınız uygun kapsayıcıyla kullanabilirsiniz. Örneğin, Belge Yönetim Bilgileri kapsayıcısı ile metin kapsayıcısına konuşma için lisans dosyası kullanamazsınız.

Yer tutucu	Değer	Biçim veya örnek
`{IMAGE}`	Kullanmak istediğiniz kapsayıcı görüntüsü.	`mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice`
`{LICENSE_MOUNT}`	Lisansın indirileceği ve bağlanacağı yol.	`/host/license:/path/to/license/directory`
`{ENDPOINT_URI}`	Hizmet isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta. Kaynağınızın Anahtar ve uç nokta sayfasında, Azure portalında bulabilirsiniz.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{API_KEY}`	Metin Analizi kaynağınızın anahtarı. Kaynağınızın Anahtar ve uç nokta sayfasında, Azure portalında bulabilirsiniz.	`xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`
`{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}`	Kapsayıcının yerel dosya sistemindeki lisans klasörünün konumu.	`/path/to/license/directory`

docker run --rm -it -p 5000:5000 \ 
-v {LICENSE_MOUNT} \
{IMAGE} \
eula=accept \
billing={ENDPOINT_URI} \
apikey={API_KEY} \
DownloadLicense=True \
Mounts:License={CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}

Lisans dosyası indirildikten sonra, kapsayıcıyı bağlantısı kesilmiş bir ortamda çalıştırabilirsiniz. Aşağıdaki örnek, kullanacağınız komutun docker run yer tutucu değerleriyle biçimlendirmesini gösterir. Bu yer tutucu değerlerini kendi değerlerinizle değiştirin.

Kapsayıcı nerede çalıştırılırsa çalıştırılsın, lisans dosyası kapsayıcıya bağlanmalıdır ve kapsayıcının yerel dosya sistemindeki lisans klasörünün konumu ile Mounts:License=belirtilmelidir. Faturalama kullanım kayıtlarının yazılabilmesi için bir çıkış bağlaması da belirtilmelidir.

Yer tutucu	Değer	Biçim veya örnek
`{IMAGE}`	Kullanmak istediğiniz kapsayıcı görüntüsü.	`mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice`
`{MEMORY_SIZE}`	Kapsayıcınız için ayrılacak uygun bellek boyutu.	`4g`
`{NUMBER_CPUS}`	Kapsayıcınız için ayrılacak uygun CPU sayısı.	`4`
`{LICENSE_MOUNT}`	Lisansın bulunacağı ve bağlanacağı yol.	`/host/license:/path/to/license/directory`
`{OUTPUT_PATH}`	Kullanım kayıtlarını günlüğe kaydetmek için çıkış yolu.	`/host/output:/path/to/output/directory`
`{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}`	Kapsayıcının yerel dosya sistemindeki lisans klasörünün konumu.	`/path/to/license/directory`
`{CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY}`	Kapsayıcının yerel dosya sistemindeki çıkış klasörünün konumu.	`/path/to/output/directory`

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory {MEMORY_SIZE} --cpus {NUMBER_CPUS} \ 
-v {LICENSE_MOUNT} \ 
-v {OUTPUT_PATH} \
{IMAGE} \
eula=accept \
Mounts:License={CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}
Mounts:Output={CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY}

Kapsayıcıyı durdurma

Kapsayıcıyı kapatmak için, kapsayıcının çalıştığı komut satırı ortamında Ctrl+C tuşlarına basın.

Sorun giderme

Kapsayıcıyı bir çıkış bağlaması ve günlüğe kaydetme etkin olarak çalıştırırsanız kapsayıcı, kapsayıcıyı başlatırken veya çalıştırırken karşılaşılan sorunları gidermeye yardımcı olan günlük dosyaları oluşturur.

İpucu

Daha fazla sorun giderme bilgisi ve kılavuzu için bkz . Azure AI kapsayıcıları hakkında sık sorulan sorular (SSS).

Azure AI hizmetleri kapsayıcısını çalıştırırken sorun yaşıyorsanız Microsoft tanılama kapsayıcısını kullanmayı deneyebilirsiniz. Dağıtım ortamınızda Azure AI kapsayıcılarının beklendiği gibi çalışmasını engelleyebilecek yaygın hataları tanılamak için bu kapsayıcıyı kullanın.

Kapsayıcıyı almak için aşağıdaki docker pull komutu kullanın:

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic

Ardından kapsayıcıyı çalıştırın. değerini {ENDPOINT_URI} uç noktanızla değiştirin ve değerini kaynağınızın anahtarıyla değiştirin {API_KEY} :

docker run --rm mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic \
eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Kapsayıcı, faturalama uç noktasına ağ bağlantısını test eder.

Faturalandırma

Azure AI kapsayıcıları, Azure hesabınızdaki ilgili kaynağı kullanarak faturalama bilgilerini Azure'a gönderir.

Kapsayıcıya yönelik sorgular, parametre için kullanılan Azure kaynağının fiyatlandırma katmanında ApiKey faturalandırılır.

Azure AI hizmetleri kapsayıcıları, ölçüm veya faturalama uç noktasına bağlı olmadan çalıştırılma lisansına sahip değildir. Faturalama bilgilerini faturalama uç noktasıyla her zaman iletmek için kapsayıcıları etkinleştirmeniz gerekir. Azure AI hizmetleri kapsayıcıları, analiz edilen görüntü veya metin gibi müşteri verilerini Microsoft'a göndermez.

Azure'a bağlanma

Kapsayıcının çalışması için faturalama bağımsız değişkeni değerleri gerekir. Bu değerler kapsayıcının faturalama uç noktasına bağlanmasına olanak sağlar. Kapsayıcı yaklaşık 10-15 dakikada bir kullanımı bildirir. Kapsayıcı izin verilen zaman penceresinde Azure'a bağlanmazsa, kapsayıcı çalışmaya devam eder ancak faturalama uç noktası geri yüklenene kadar sorgular sunmaz. Bağlantı, 10 ile 15 dakika aynı zaman aralığında 10 kez denenir. 10 denemede faturalama uç noktasına bağlanamazsa kapsayıcı isteklerin sunulmasını durdurur. Faturalama için Microsoft'a gönderilen bilgilerin bir örneği için bkz. Azure AI hizmetleri kapsayıcısı SSS .

Faturalama bağımsız değişkenleri

Komut, docker run aşağıdaki seçeneklerin üçü de geçerli değerlerle sağlandığında kapsayıcıyı başlatır:

Seçenek	Açıklama
`ApiKey`	Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan Azure AI hizmetleri kaynağının API anahtarı. Bu seçeneğin değeri, içinde belirtilen sağlanan kaynak için bir API anahtarına `Billing`ayarlanmalıdır.
`Billing`	Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan Azure AI hizmetleri kaynağının uç noktası. Bu seçeneğin değeri, sağlanan bir Azure kaynağının uç nokta URI'sine ayarlanmalıdır.
`Eula`	Kapsayıcının lisansını kabul ettiğinizi gösterir. Bu seçeneğin değeri kabul edilecek şekilde ayarlanmalıdır.

Bu seçenekler hakkında daha fazla bilgi için bkz . Kapsayıcıları yapılandırma.

Özet

Bu makalede, Azure AI Vision kapsayıcılarını indirmeye, yüklemeye ve çalıştırmaya yönelik kavramları ve iş akışını öğrendiniz. Özet olarak:

Azure AI Vision, Docker için Okuma'yı kapsülleyen bir Linux kapsayıcısı sağlar.
Okuma kapsayıcısı görüntüsünü çalıştırmak için bir uygulama gerekir.
Kapsayıcı görüntüleri Docker'da çalışır.
Kapsayıcının konak URI'sini belirterek Read OCR kapsayıcılarındaki işlemleri çağırmak için REST API veya SDK kullanabilirsiniz.
Kapsayıcı örneği oluştururken faturalama bilgilerini belirtmeniz gerekir.

Önemli

Azure yapay zeka kapsayıcıları, ölçüm için Azure'a bağlanmadan çalıştırılma lisansına sahip değildir. Müşterilerin, kapsayıcıların faturalama bilgilerini ölçüm hizmetiyle her zaman iletmesini sağlaması gerekir. Azure AI kapsayıcıları müşteri verilerini (örneğin, analiz edilen görüntü veya metin) Microsoft'a göndermez.

Sonraki adımlar

Yapılandırma ayarları için kapsayıcıları yapılandırma'ya göz atın
Yazdırılan ve el yazısı metinleri tanıma hakkında daha fazla bilgi edinmek için OCR genel bakışını gözden geçirin
Kapsayıcı tarafından desteklenen yöntemler hakkında ayrıntılı bilgi için Okuma API'sine bakın.
Azure AI Vision işlevselliğiyle ilgili sorunları çözmek için Sık sorulan sorular (SSS) konusuna bakın.
Daha fazla Azure AI kapsayıcısı kullanma

Aracılığıyla paylaş

Azure AI Vision 3.2 GA Read OCR kapsayıcısını yükleme

Yenilikler

Önkoşullar

Gerekli parametreleri toplama

Uç nokta URI'si

Anahtarlar

Konak bilgisayar gereksinimleri

Gelişmiş Vektör Uzantısı desteği

Kapsayıcı gereksinimleri ve önerileri

Kapsayıcı görüntüsünü alma

Kapsayıcıyı kullanma

Kapsayıcıyı çalıştırma

Aynı konakta birden çok kapsayıcı çalıştırma

Kapsayıcının çalıştığını doğrulama

Kapsayıcının tahmin uç noktasını sorgulama

Zaman Uyumsuz Okuma

Zaman uyumlu okuma

İnternet bağlantısı kesilmiş kapsayıcıyı çalıştırma

Kapsayıcıyı durdurma

Sorun giderme

Faturalandırma

Azure'a bağlanma

Faturalama bağımsız değişkenleri

Özet

Sonraki adımlar

Ek kaynaklar