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将关键短语提取容器部署到 Azure Kubernetes 服务

了解如何将关键短语提取 Docker 容器映像部署到 AKS Azure Kubernetes 服务 (AKS)。 此过程演示如何创建语言资源、如何关联容器映像，以及如何从浏览器开展这两者之间的业务流程。 使用容器可以将你的关注点从管理基础结构转移到应用程序开发上。 虽然本文使用关键短语提取容器作为示例，但你可以将此过程用于适用于 Azure AI 语言提供的其他容器

先决条件

此过程要求必须在本地安装和运行多个工具。 请勿使用 Azure Cloud Shell。 需要满足以下条件：

• Azure 订阅。 如果没有 Azure 订阅，请在开始之前创建一个免费帐户。
• 文本编辑器，例如 Visual Studio Code。
• 已安装 Azure CLI。
• 已安装 Kubernetes CLI。
• 具有适当定价层的 Azure 资源。 并非所有定价层都适用于此容器：
  • 仅具有 F0 或标准定价层的 Azure AI 语言资源。
  • 具有 S0 定价层的 Azure AI 服务资源。

创建 Azure AI 语言资源

1. 登录到 Azure 门户。

2. 选择“创建资源”，然后中转到“AI + 机器学习” >“语言”。 或者，转到创建语言资源。

3. 输入所有所需设置：

   设置	值
   名称	输入名称（2-64 个字符）。
   订阅	选择适当的订阅。
   位置	选择一个邻近的位置。
   定价层	输入 S（标准定价层）。
   资源组	选择可用的资源组。

4. 选择“创建”，然后等待创建资源。 浏览器将自动重定向到新创建的资源页。

5. 收集配置的 endpoint 和 API 密钥：

   门户中的“资源”选项卡	设置	“值”
   概述	端点	复制终结点。 其外观类似于 https://my-resource.cognitiveservices.azure.com/text/analytics/v3.0。
   “键”	API 密钥	复制两个密钥中的一个。 它是一个 32 个字符的字母数字字符串（不包含空格或短划线）：<xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx>。

创建 Azure Kubernetes 服务群集资源

1. 转到 Azure Kubernetes 服务，然后选择“创建”。

2. 在“基本信息”选项卡中输入以下信息：

   设置	“值”
   订阅	选择相应的订阅。
   资源组	选择可用的资源组。
   Kubernetes 群集名称	输入名称（小写）。
   区域	选择附近的位置。
   Kubernetes 版本	标记为“(默认值)”的任何值。
   DNS 名称前缀	自动创建，但可以重写。
   节点大小	标准 DS2 v2： 2 vCPUs, 7 GB
   节点计数	将滑块留在默认值的位置。

3. 在“节点池”选项卡上，将“虚拟节点”和“VM 规模集”设置为其默认值。

4. 在“身份验证”选项卡上，将“服务主体”和“启用 RBAC”设为其默认值。

5. 在“网络”选项卡上，输入以下选择：

   设置	值
   HTTP 应用程序路由	否
   网络配置	基本

6. 在“集成”选项卡上，确保将“容器监视”设置为“已启用”，将“Log Analytics 工作区”保留为默认值。

7. 在“标记”选项卡上，暂时让名称/值对保留空白。

8. 选择“查看并创建”。

9. 通过验证后，选择“创建”。

注意

如果验证失败，可能是由于“服务主体”错误。 返回到“身份验证”选项卡，然后回到“查看 + 创建”，应该会在其中运行验证，然后验证会通过。

将关键短语提取容器部署到 AKS 群集

1. 打开 Azure CLI，登录到 Azure。

   az login
   

2. 登录到 AKS 群集。 将 your-cluster-name 和 your-resource-group 替换为相应的值。

   az aks get-credentials -n your-cluster-name -g -your-resource-group
   

   此命令在运行后会报告类似以下内容的消息：

   Merged "your-cluster-name" as current context in /home/username/.kube/config
   

   警告

   如果在 Azure 帐户上有多个可用订阅，而 az aks get-credentials 命令返回错误，则表明你使用了错误的订阅，这是一个常见问题。 将 Azure CLI 会话的上下文设置为使用你在创建这些资源时使用的订阅，然后重试。

    az account set -s subscription-id
   

3. 打开所选的文本编辑器。 此示例使用 Visual Studio Code。

   code .
   

4. 在文本编辑器中创建名为“keyphrase.yaml”的新文件，然后将以下 YAML 粘贴到其中。 请确保将 billing/value 和 apikey/value 替换为自己的信息。

   apiVersion: apps/v1beta1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: keyphrase
   spec:
     template:
       metadata:
         labels:
           app: keyphrase-app
       spec:
         containers:
         - name: keyphrase
           image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/keyphrase
           ports:
           - containerPort: 5000
           resources:
             requests:
               memory: 2Gi
               cpu: 1
             limits:
               memory: 4Gi
               cpu: 1
           env:
           - name: EULA
             value: "accept"
           - name: billing
             value: # {ENDPOINT_URI}
           - name: apikey
             value: # {API_KEY}
   
   --- 
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: keyphrase
   spec:
     type: LoadBalancer
     ports:
     - port: 5000
     selector:
       app: keyphrase-app
   

重要

完成后，请记住将密钥从代码中删除，并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说，请使用安全的方式存储和访问凭据，例如 Azure Key Vault。 有关详细信息，请参阅 Azure AI 服务安全性一文。

1. 保存该文件并关闭文本编辑器。

2. 运行 Kubernetes apply 命令，将 keyphrase.yaml 文件作为其目标：

   kubectl apply -f keyphrase.yaml
   

   当命令成功应用部署配置以后，会出现类似于以下输出的消息：

   deployment.apps "keyphrase" created
   service "keyphrase" created
   

3. 验证 Pod 是否已部署：

   kubectl get pods
   

   Pod 的运行状态输出：

   NAME                         READY     STATUS    RESTARTS   AGE
   keyphrase-5c9ccdf575-mf6k5   1/1       Running   0          1m
   

4. 验证服务是否可用，然后获取 IP 地址。

   kubectl get services
   

   Pod 中 keyphrase 服务的运行状态输出：

   NAME         TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP      PORT(S)          AGE
   kubernetes   ClusterIP      10.0.0.1      <none>           443/TCP          2m
   keyphrase    LoadBalancer   10.0.100.64   168.61.156.180   5000:31234/TCP   2m
   

验证关键短语提取容器实例

1. 选择“概述”选项卡，并复制 IP 地址。

2. 打开新的浏览器选项卡，并输入 IP 地址。 例如，输入 http://<IP-address>:5000 (http://55.55.55.55:5000)。 此时将显示容器的主页，让你知道该容器正在运行。

   

3. 选择“服务 API 说明”链接，以转到该容器的 Swagger 页。

4. 选择任意一个 POST API，然后选择“试用”。此时将显示参数，其中包括以下示例输入：

   {
     "documents": [
       {
         "id": "1",
         "text": "Hello world"
       },
       {
         "id": "2",
         "text": "Bonjour tout le monde"
       },
       {
         "id": "3",
         "text": "La carretera estaba atascada. Había mucho tráfico el día de ayer."
       },
       {
         "id": "4",
         "text": ":) :( :D"
       }
     ]
   }
   

5. 将该输入替换为以下 JSON 内容：

   {
     "documents": [
       {
         "language": "en",
         "id": "7",
         "text": "I was fortunate to attend the KubeCon Conference in Barcelona, it is one of the best conferences I have ever attended. Great people, great sessions and I thoroughly enjoyed it!"
       }
     ]
   }
   

6. 将“showStats”设置为 true。

7. 选择“执行”以确定文本的情绪。

   在容器中打包的模型会生成范围为从 0 到 1 的分数，其中，0 表示消极，而 1 表示积极。

   返回的 JSON 响应包括更新的文本输入的情绪：

   {
     "documents": [
       {
         "id": "7",
         "keyPhrases": [
           "Great people",
           "great sessions",
           "KubeCon Conference",
           "Barcelona",
           "best conferences"
         ],
         "statistics": {
           "charactersCount": 176,
           "transactionsCount": 1
         }
       }
     ],
     "errors": [],
     "statistics": {
       "documentsCount": 1,
       "validDocumentsCount": 1,
       "erroneousDocumentsCount": 0,
       "transactionsCount": 1
     }
   }
   

我们现在可以将响应有效负载的 JSON 数据的文档 id 关联到原始请求有效负载文档 id。 生成的文档有一个 keyPhrases 数组，其中包含已从相应输入文档中提取的关键短语的列表。 此外，每个生成的文档都有各种统计信息（例如 characterCount 和 transactionCount）。

后续步骤

• 使用更多 Azure AI 容器
• 关键短语提取概述