Instalace a spuštění kontejnerů
Podpora kontejnerů je aktuálně dostupná s verzí 2022-08-31 (GA)
Document Intelligence pro všechny modely a 2023-07-31 (GA)
pouze pro čtení a rozložení:
- REST API
2022-08-31 (GA)
- REST API
2023-07-31 (GA)
- Cílení na klientské knihovny
REST API 2022-08-31 (GA)
- Cílení na klientské knihovny
REST API 2023-07-31 (GA)
✔️ Informace o podporovaných dokumentech kontejnerů najdete v tématu Instalace a spouštění kontejnerů Document Intelligence.
Tento obsah se vztahuje na:v3.0 (GA)v3.1 (GA)
Azure AI Document Intelligence je služba Azure AI, která umožňuje vytvářet automatizovaný software pro zpracování dat pomocí technologie strojového učení. Funkce Document Intelligence umožňuje identifikovat a extrahovat text, páry klíč/hodnota, značky výběru, data tabulky a další informace z dokumentů. Výsledky se doručují jako strukturovaná data, která .. /obsahuje relace v původním souboru.
V tomto článku se dozvíte, jak stahovat, instalovat a spouštět kontejnery Document Intelligence. Kontejnery umožňují spustit službu Document Intelligence ve vlastním prostředí. Kontejnery jsou skvělé pro splnění určitých požadavků na zabezpečení a zásady správného řízení dat.
Modely čtení a rozložení jsou podporovány kontejnery Document Intelligence v3.1.
Kontejnery Document Intelligence v3.0 podporují čtení, rozložení, obecný dokument, dokument ID, potvrzení, fakturu, vizitku a vlastní modely.
Model vizitky se v současné době podporuje pouze v kontejnerech verze 2.1.
Požadavky
Abyste mohli začít, potřebujete aktivní účet Azure. Pokud žádné nemáte, můžete si vytvořit bezplatný účet.
K používání kontejnerů Document Intelligence potřebujete také následující:
Požaduje se | Účel |
---|---|
Znalost Dockeru | Měli byste mít základní znalosti konceptů Dockeru, jako jsou registry, úložiště, kontejnery a image kontejnerů, a také znalosti základní docker terminologie a příkazů. |
Nainstalovaný modul Dockeru |
|
Prostředek Document Intelligence | Jednoúčelový prostředek Azure AI Document Intelligence nebo více služeb na webu Azure Portal. Pokud chcete kontejnery používat, musíte mít přidružený klíč a identifikátor URI koncového bodu. Obě hodnoty jsou k dispozici na webu Azure Portal na stránce Klíče document Intelligence a koncový bod :
|
Volitelné | Účel |
---|---|
Azure CLI (rozhraní příkazového řádku) | Azure CLI umožňuje používat sadu online příkazů k vytváření a správě prostředků Azure. Je k dispozici pro instalaci v prostředích s Windows, macOS a Linuxem a dá se spouštět v kontejneru Dockeru a v Azure Cloud Shellu. |
Požadavky na hostitelský počítač
Hostitel je počítač založený na platformě x64, na kterém běží kontejner Dockeru. Může to být počítač v místním prostředí nebo hostitelská služba Dockeru v Azure, například:
- Azure Kubernetes Service.
- Azure Container Instances.
- Cluster Kubernetes nasazený do služby Azure Stack. Další informace najdete v tématu Nasazení Kubernetes do služby Azure Stack.
Požadavky na kontejnery a doporučení
Požadované podpůrné kontejnery
Následující tabulka uvádí jeden nebo více podpůrných kontejnerů pro každý kontejner Document Intelligence, který stáhnete. Další informace najdete v části Fakturace .
Kontejner funkcí | Podpůrné kontejnery |
---|---|
Přečíst | Nepovinné |
Rozložení | Nepovinné |
Vizitka | Přečíst |
Obecný dokument | Rozložení |
Faktura | Rozložení |
Příjmu | Čtení nebo rozložení |
Dokument ID | Přečíst |
Vlastní šablona | Rozložení |
Doporučená jádra procesoru a paměť
Poznámka:
Minimální a doporučené hodnoty jsou založené na limitech Dockeru, nikoli na prostředcích hostitelského počítače.
Kontejnery Document Intelligence
Kontejner | Minimum | Doporučeno |
---|---|---|
Read |
8 jádra, 10 GB paměti |
8 jádra, 24 GB paměti |
Layout |
8 jádra, 16 GB paměti |
8 jádra, 24 GB paměti |
Business Card |
8 jádra, 16 GB paměti |
8 jádra, 24 GB paměti |
General Document |
8 jádra, 12 GB paměti |
8 jádra, 24 GB paměti |
ID Document |
8 jádra, 8 GB paměti |
8 jádra, 24 GB paměti |
Invoice |
8 jádra, 16 GB paměti |
8 jádra, 24 GB paměti |
Receipt |
8 jádra, 11 GB paměti |
8 jádra, 24 GB paměti |
Custom Template |
8 jádra, 16 GB paměti |
8 jádra, 24 GB paměti |
- Každé jádro musí mít alespoň 2,6 gigahertz (GHz) nebo rychlejší.
- Jádro a paměť odpovídají
--cpus
nastavením,--memory
které se používají jako součástdocker compose
příkazu nebodocker run
příkazu.
Tip
K výpisu stažených imagí kontejnerů můžete použít příkaz docker images . Následující příkaz například vypíše ID, úložiště a značku každé stažené image kontejneru, která je formátovaná jako tabulka:
docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
<image-id> <repository-path/name> <tag-name>
Spuštění kontejneru pomocí příkazu docker-compose up
Nahraďte hodnoty {ENDPOINT_URI} a {API_KEY} identifikátorem URI koncového bodu prostředku a klíčem ze stránky prostředku Azure.
Ujistěte se, že je hodnota nastavená
EULA
na přijetí.Hodnota
EULA
aBilling
ApiKey
hodnoty musí být zadány. V opačném případě nelze kontejner spustit.
Důležité
Klíče se používají pro přístup k vašemu prostředku Document Intelligence. Své klíče s nikým nesdílejte. Ukládejte je bezpečně, například pomocí služby Azure Key Vault. Doporučujeme je také pravidelně obnovovat. K volání rozhraní API je nutný jenom jeden klíč. Během obnovování prvního klíče můžete pro nepřerušený přístup ke službě použít druhý klíč.
Následující ukázka kódu je samostatný docker compose
příklad pro spuštění kontejneru Document Intelligence Layout. Pomocí docker compose
souboru YAML nakonfigurujete služby vaší aplikace pomocí souboru YAML. Potom pomocí docker-compose up
příkazu vytvoříte a spustíte všechny služby z vaší konfigurace. Zadejte hodnoty {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} a {FORM_RECOGNIZER_KEY} pro instanci kontejneru layout.
version: "3.9"
services:
azure-form-recognizer-read:
container_name: azure-form-recognizer-read
image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/read-3.1
environment:
- EULA=accept
- billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
- apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
ports:
- "5000:5000"
networks:
- ocrvnet
networks:
ocrvnet:
driver: bridge
Teď můžete službu spustit pomocí příkazu docker compose :
docker-compose up
Ověřte, že je služba spuštěná.
Existuje několik způsobů, jak ověřit, že je kontejner spuštěný:
Kontejner poskytuje domovskou stránku
\
jako vizuální ověření, že kontejner běží.Můžete otevřít oblíbený webový prohlížeč a přejít na externí IP adresu a vystavený port kontejneru. Pomocí uvedených adres URL požadavků ověřte, že kontejner běží. Uvedené ukázkové adresy URL požadavků jsou
http://localhost:5000
, ale váš konkrétní kontejner se může lišit. Mějte na paměti, že přejdete na externí IP adresu kontejneru a vystavený port.Adresa URL požadavku Účel http:// localhost:5000/ Kontejner poskytuje domovskou stránku. http:// localhost:5000/ready Požadavek get, tento požadavek poskytuje ověření, že kontejner je připraven přijmout dotaz na model. Tento požadavek je možné použít pro sondy připravenosti a aktivity Kubernetes. http:// localhost:5000/status Požadavek pomocí příkazu GET tento požadavek ověří, jestli je klíč api-key použitý ke spuštění kontejneru platný, aniž by způsoboval dotaz koncového bodu. Tento požadavek je možné použít pro sondy připravenosti a aktivity Kubernetes. http:// localhost:5000/swagger V kontejneru je ke koncovým bodům a k funkci Vyzkoušet kompletní dokumentace. Pomocí této funkce můžete zadat nastavení do webového formuláře HTML a vytvořit dotaz, aniž byste museli psát žádný kód. Po vrácení dotazu se zobrazí ukázkový příkaz CURL, který předvede požadované hlavičky HTTP a základní formát.
Zastavení kontejnerů
Pokud chcete kontejnery zastavit, použijte následující příkaz:
docker-compose down
Fakturace
Kontejnery Document Intelligence odesílají fakturační údaje do Azure pomocí prostředku Document Intelligence na vašem účtu Azure.
Dotazy na kontejner se účtují na cenové úrovni prostředku Azure používaného pro rozhraní API Key
. Fakturujete se za každou instanci kontejneru, která se používá ke zpracování dokumentů a obrázků.
Připojení k Azure
Kontejner potřebuje ke spuštění hodnoty fakturačních argumentů. Tyto hodnoty umožňují kontejneru připojit se ke koncovému bodu fakturace. Kontejner hlásí využití přibližně každých 10 až 15 minut. Pokud se kontejner v povoleném časovém intervalu nepřipojí k Azure, kontejner se bude dál spouštět, ale nebude obsluhovat dotazy, dokud se neobnoví koncový bod fakturace. Připojení se pokouší 10krát ve stejném časovém intervalu 10 až 15 minut. Pokud se během 10 pokusů nemůže připojit ke koncovému bodu fakturace, kontejner přestane obsluhovat požadavky. Příklad informací odeslaných Microsoftu pro fakturaci najdete v nejčastějších dotazech ke kontejneru Azure AI.
Argumenty fakturace
Příkaz docker-compose up spustí kontejner, když jsou k dispozici všechny tři z následujících možností s platnými hodnotami:
Možnost | Popis |
---|---|
ApiKey |
Klíč prostředku služeb Azure AI, který se používá ke sledování fakturačních údajů. Hodnota této možnosti musí být nastavena na klíč pro zřízený prostředek zadaný v Billing . |
Billing |
Koncový bod prostředku služeb Azure AI, který se používá ke sledování fakturačních údajů. Hodnota této možnosti musí být nastavená na identifikátor URI koncového bodu zřízeného prostředku Azure. |
Eula |
Označuje, že jste přijali licenci pro kontejner. Hodnota této možnosti musí být nastavena tak, aby přijímala. |
Další informace o těchto možnostech najdete v tématu Konfigurace kontejnerů.
Shrnutí
A je to! V tomto článku jste se seznámili s koncepty a pracovními postupy pro stahování, instalaci a spouštění kontejnerů Document Intelligence. Souhrnně:
- Document Intelligence poskytuje sedm linuxových kontejnerů pro Docker.
- Image kontejnerů se stáhnou z mcr.
- Image kontejnerů se spouštějí v Dockeru.
- Při vytváření instance kontejneru je nutné zadat fakturační údaje.
Důležité
Kontejnery Azure AI nemají licenci ke spuštění bez připojení k Azure pro měření. Zákazníci musí kontejnerům umožnit, aby vždy komunikují s fakturačními údaji se službou měření. Kontejnery Azure AI neodesílají zákaznická data (například obrázek nebo text analyzovaný) do Microsoftu.