Preguntas frecuentes sobre los contenedores de Azure AI

Los contenedores de Azure AI permiten a los desarrolladores usar las mismas API inteligentes que están disponibles en Azure, pero con las ventajas de la contenedorización. Algunos contenedores están disponibles como versión preliminar validada, lo que podría exigir una aplicación para acceder. Otros contenedores están disponibles públicamente como versión preliminar no validada o están disponibles con carácter general. Puede encontrar una lista completa de contenedores y su disponibilidad en el artículo Compatibilidad con contenedores en servicios de Azure AI. También puede ver los contenedores de Microsoft Container Registry (MCR).

Los contenedores de Azure AI son una alternativa a la nube de los servicios de Azure AI. Los contenedores ofrecen las mismas funcionalidades que los servicios en la nube correspondientes. Los clientes pueden implementar los contenedores en un entorno local o en Azure. La tecnología básica de inteligencia artificial, los planes de tarifa, las claves de API y la firma de API son los mismos entre los servicios locales y sus homólogos en la nube. Hay características y ventajas por elegir contenedores en lugar de sus equivalentes de un servicio en la nube.

Anteriormente, los contenedores de versión preliminar validados se hospedaban en el repositorio de containerpreview.azurecr.io. A partir del 22 de septiembre de 2020, estos contenedores se hospedan en Microsoft Container Registry. Para su descarga no requiere el comando docker login. Puede ejecutar un contenedor en versión preliminar validada si el recurso de Azure se creó con el identificador de la suscripción de Azure aprobada. No va a poder ejecutar el contenedor si la suscripción de Azure no se ha aprobado después de completar el formulario de solicitud.

Nos gustaría ofrecer más ofertas de servicios de Azure AI como contenedores. Póngase en contacto con el administrador de la cuenta de Microsoft local para obtener actualizaciones sobre nuevas versiones de contenedores y otros anuncios de los servicios de Azure AI.

Azure AI proporciona contratos de nivel de servicio para servicios hospedados en la nube que se pueden ver en nuestra página del Acuerdo de Nivel de Servicio.

Sin embargo, los servicios de Azure AI en contenedores no proporcionan un Acuerdo de Nivel de Servicio, ya que es software local. Los clientes controlan las configuraciones de recursos de los contenedores de servicios de Azure AI, por lo que Microsoft no podrá ofrecer ningún Acuerdo de Nivel de Servicio de disponibilidad general (GA). Los clientes pueden implementar contenedores en el entorno local y definir los entornos de host.

Los contenedores de Azure AI Estándar se pueden usar en las nubes soberanas. Los contenedores se pueden ejecutar y conectar al punto de conexión de facturación en estas nubes una vez que estén autorizados, pero las imágenes de contenedor deben extraerse del registro de contenedor en la nube pública. Los contenedores que dependen de modelos de lenguaje descargados en tiempo de ejecución, como Translator o Conversión de voz en texto personalizada, también están configurados para extraer modelos de puntos de conexión públicos.

La compra de contenedores desconectados no se admite actualmente en nubes soberanas. Los contenedores desconectados adquiridos en la nube pública, junto con todas las dependencias, se pueden transferir a nubes soberanas y ejecutarse en la infraestructura de nube soberana.

Los clientes pueden elegir cuándo actualizar los contenedores que han implementado. Los contenedores se marcan con las etiquetas de Docker estándar, como latest para indicar la versión más reciente. Se recomienda a los clientes extraer las versiones más recientes de los contenedores cuando se publican. Para obtener detalles sobre cómo recibir notificaciones cuando se actualiza una imagen, vea Webhooks de Azure Container Registry.

Los archivos de licencia de contenedor se usan como claves para descifrar determinados archivos dentro de cada imagen de contenedor. Si estos archivos cifrados se actualizan dentro de una nueva imagen de contenedor, es posible que el archivo de licencia que tenga no pueda iniciar el contenedor aunque funcione con la versión anterior de la imagen de contenedor. Para evitar este problema, se recomienda descargar un nuevo archivo de licencia del punto de conexión de recursos para el contenedor proporcionado en Azure Portal después de extraer nuevas versiones de imagen de mcr.microsoft.com.

Para descargar un nuevo archivo de licencia, puede agregar DownloadLicense=True al comando de ejecución de Docker junto con un montaje de licencia, la clave de API y el punto de conexión de facturación. Consulte la documentación del contenedor para obtener instrucciones detalladas.

Por lo general, solo se admite la versión actual del contenedor. Animamos a los clientes a mantenerse actualizados para obtener las revisiones y la tecnología más recientes.

Los cambios de versión principal indican que hay un cambio importante en la firma de la API. Se prevé que esta indicación normalmente coincida con cambios de versión principal en la oferta de nube de servicios de Azure AI correspondiente. Los cambios de versión secundaria indican correcciones de errores, actualizaciones de modelos o nuevas características que no suponen un cambio importante en la firma de la API.

Si tiene problemas al ejecutar un contenedor de servicios de Azure AI, puede intentar usar el contenedor de diagnósticos de Microsoft. Utilice este contenedor para diagnosticar errores comunes en su entorno de implementación que podrían impedir que los contenedores de Azure AI funcionen como se espera.

Para obtener el contenedor, use el comando docker pull siguiente:

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

A continuación, ejecute el contenedor. Reemplace {ENDPOINT_URI} por el punto de conexión y {API_KEY} por la clave del recurso:

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

El contenedor prueba la conectividad de red con el punto de conexión de facturación.

Si no tiene una conexión de Internet confiable, quiere ahorrar en costos de ancho de banda, tiene requisitos de baja latencia o está tratando con datos confidenciales que deben analizarse en el sitio, Azure IoT Edge con contenedores de Azure AI le proporciona coherencia con la nube.

Los contenedores no se prueban con OpenShift, aunque normalmente los contenedores de Azure AI deberían ejecutarse en cualquier plataforma que admita imágenes de Docker. Si usa OpenShift, se recomienda ejecutar los contenedores como root-user.

Se anima a los clientes a que expongan sus preocupaciones públicamente y a que voten a otros usuarios que hayan hecho lo mismo siempre que los posibles problemas se solapen. La herramienta de comentarios se puede usar tanto para los comentarios de los productos como para las recomendaciones de características.

Estos son los errores y mensajes de estado:

Los canales de soporte técnico al cliente son los mismos que en las API basadas en la nube de servicios de Azure AI. Todos los contenedores de Azure AI incluyen características de registro que nos ayudan a nosotros y a la comunidad a proporcionar soporte técnico a los clientes. Estas son las opciones para obtener más soporte técnico:

• Busque información de contacto en el plan de soporte técnico de Azure.
• Pruebe estas áreas de Stack Overflow, un sitio de preguntas y respuestas para programadores profesionales y aficionados:
  • Servicios de Azure AI
  • Microsoft Cognitive

Se cobra a los clientes en función del consumo, igual que en la nube de servicios de Azure AI. Los contenedores deben configurarse para enviar datos de medición a Azure y las transacciones se facturan según corresponda. Los recursos usados en los servicios hospedados y locales se agregan a la cuota única con los precios del plan, teniendo en cuenta ambos usos. Para obtener más información, consulte la sección de facturación del contenedor que usa.

Este es un ejemplo de la información que un contenedor comunica para la medición:

usageRequestBody": {
  "id": "1234abcd-1234-56ab-ab12-1234abcd",
  "containerType": "<container-type>",
  "containerVersion": "<container-version>",
  "containerId": "<contianer-id>",
  "meter": {
    "name": "<meter-name>",
    "quantity": 0.0
  },
  "requestTime": 12345687890,
  "apiType": "<api-type>"
},

La garantía estándar de Microsoft para el software empresarial se aplica a todos los contenedores anunciados formalmente como disponibles con carácter general (GA). No hay ninguna garantía para las versiones preliminares.

Los contenedores de Azure AI no tienen licencia para ejecutarse sin estar conectados a Azure para realizar mediciones. Los clientes tienen que habilitar los contenedores para comunicarse con el servicio de medición siempre.

Los contenedores de Azure AI no tienen licencia para ejecutarse sin estar conectados a Azure para realizar mediciones. Los clientes tienen que habilitar los contenedores para comunicarse con el servicio de medición siempre.

Los contenedores de servicios de Azure AI se basan en contenedores x64 que pueden ejecutar cualquier nodo, máquina virtual y dispositivo perimetral compatible con Linux que admita los contenedores de Docker de Linux x64. Todos ellos requieren procesadores de CPU. Para obtener más información, consulte la sección requisitos y recomendaciones del contenedor que está usando.

Los contenedores de Azure AI son contenedores de Linux, aunque hay cierta compatibilidad con los contenedores de Linux en Windows. Para obtener más información sobre contenedores de Linux en Windows, vea la documentación de Docker.

Microsoft es el primer proveedor de nube que traslada sus modelos de inteligencia artificial con entrenamiento previo a contenedores con una facturación sencilla por transacción, como si los clientes estuvieran usando un servicio en la nube. Microsoft considera que una nube híbrida ofrece más opciones a los clientes.

Los contenedores de Azure AI no tienen certificaciones de cumplimiento.

Los contenedores se pueden ejecutar en cualquier ubicación de cualquier región, aunque necesitan una clave y deben llamar de nuevo a Azure para las mediciones. Todas las regiones admitidas del servicio en la nube son compatibles con las llamadas de medición de los contenedores.

• Cómo usar contenedores de Azure AI en entornos desconectados