FAQ sur les conteneurs Azure AI

Les conteneurs Azure AI permettent aux développeurs d’utiliser les mêmes API intelligentes que celles disponibles dans Azure, mais avec les avantages de la conteneurisation. Certains conteneurs sont disponibles sous la forme d’une préversion contrôlée, dont l’accès peut nécessiter une application. D’autres conteneurs sont disponibles publiquement en préversion non contrôlée, ou sont mises en disponibilité générale. Pour obtenir la liste complète des conteneurs et leur disponibilité, consultez l’article Prise en charge des conteneurs dans Azure AI services. Vous pouvez aussi afficher le conteneur dans Microsoft Container Registry (MCR).

Les conteneurs Azure AI sont une alternative au cloud Azure AI services. Les conteneurs offrent les mêmes fonctionnalités que les services cloud correspondants. Les clients peuvent déployer les conteneurs localement ou dans Azure. La technologie IA de base, les niveaux tarifaires, les clés API et la signature d’API sont les mêmes pour le conteneur et les services cloud correspondants. Il existe des fonctionnalités et des avantages à choisir les conteneurs par rapport aux services cloud équivalents.

Précédemment, les conteneurs de préversion contrôlés étaient hébergés sur le référentiel containerpreview.azurecr.io. À compter du 22 septembre 2020, ces conteneurs sont hébergés sur Microsoft Container Registry. Pour les télécharger, vous n’avez pas besoin d’utiliser la commande docker login. Vous pouvez exécuter un conteneur de préversion limitée si votre ressource Azure a été créée avec l’ID d’abonnement Azure approuvé. Vous ne pourrez pas exécuter le conteneur si votre abonnement Azure n’a pas été approuvé après avoir rempli le formulaire de demande.

Nous avons l’intention de proposer davantage d’offres Azure AI services sous forme de conteneurs. Contactez votre responsable de comptes Microsoft local pour recevoir des informations sur la publication de nouveaux conteneurs et d’autres annonces concernant Azure AI services.

Azure AI propose des contrats SLA pour les services hébergés cloud, que vous pouvez consulter sur notre page consacrée aux contrats SLA.

En revanche, Azure AI services dans les conteneurs ne propose pas de contrat SLA, car il s’agit de logiciels locaux. La configuration des ressources de conteneurs Azure AI services étant contrôlée par les clients, Microsoft n'est pas en mesure de proposer de contrat SLA pour la mise à disposition générale (GA). Les clients sont libres de déployer des conteneurs localement et de définir les environnements hôtes.

Les conteneurs standard Azure AI peuvent être utilisés dans les clouds souverains. Les conteneurs peuvent s’exécuter et se connecter au point de terminaison de facturation de ces clouds une fois qu’ils y sont autorisés, mais les images de conteneurs doivent être extraites du registre de conteneurs du cloud public. Les conteneurs qui s’appuient sur des modèles de langage téléchargés au moment de l’exécution, tels que Translator ou Custom Speech to Text, sont également configurés pour extraire des modèles à partir de points de terminaison publics.

Pour l’heure, l’achat de conteneurs déconnectés dans les clouds souverains n’est pas pris en charge. Les conteneurs déconnectés achetés dans le cloud public et toutes les dépendances associées peuvent être transférés dans les clouds souverains et s’exécuter sur une infrastructure de cloud souverain.

Les clients peuvent choisir à quel moment mettre à jour les conteneurs qu’ils ont déployés. Les conteneurs sont marqués à l’aide d’étiquettes Docker standard telles que latest pour indiquer la version la plus récente. Nous encourageons les clients à récupérer les versions les plus récentes des conteneurs dès leur publication. Pour plus d’informations sur la réception de notifications lorsqu’une image est mise à jour, consultez Webhooks Azure Container Registry.

Les fichiers de licence conteneur sont utilisés comme clés pour déchiffrer certains fichiers dans chaque image conteneur. Si ces fichiers chiffrés sont mis à jour dans une nouvelle image conteneur, le fichier de licence dont vous disposez risque de ne pas démarrer le conteneur même s’il a fonctionné avec la version précédente de l’image conteneur. Pour éviter ce problème, nous vous recommandons de télécharger un nouveau fichier de licence à partir du point de terminaison de ressource de votre conteneur fourni dans le portail Azure après avoir extrait de nouvelles versions d’image de mcr.microsoft.com.

Pour télécharger un nouveau fichier de licence, vous pouvez ajouter DownloadLicense=True à votre commande docker run avec un montage de licence, votre clé API et votre point de terminaison de facturation. Pour obtenir des instructions détaillées, consultez la documentation de votre conteneur.

En général, seule la version actuelle du conteneur est prise en charge. Nous encourageons nos clients à rester à jour pour bénéficier des derniers correctifs et de la technologie la plus récente.

La publication d’une nouvelle version principale indique un changement cassant avec la signature d’API. Nous pensons que cette indication coïncidera probablement de changements de la version principale au niveau de l’offre cloud Azure AI services correspondante. La publication d’une version mineure implique des correctifs de bogues, des mises à jour de modèles ou de nouvelles fonctionnalités qui ne constituent pas un changement cassant avec la signature d’API.

Si vous avez des difficultés à exécuter un conteneur Azure AI services, vous pouvez essayer d’utiliser le conteneur de diagnostics Microsoft. Utilisez ce conteneur pour diagnostiquer dans votre environnement de déploiement les erreurs courantes pouvant nuire au bon fonctionnement des conteneurs Azure AI.

Pour obtenir le conteneur, utilisez la commande docker pull suivante :

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

Exécutez ensuite le conteneur. Remplacez {ENDPOINT_URI} par votre point de terminaison et {API_KEY} par la clé de votre ressource :

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

Le conteneur teste la connectivité réseau avec le point de terminaison de facturation.

Des connexions Internet peu fiables au traitement et à l’analyse sur site des données sensibles, en passant par les économies de coûts de bande passante et les exigences de faible latence, Azure IoT Edge combiné à des conteneurs Azure AI vous offre la cohérence grâce au cloud.

Nous ne testons pas les conteneurs avec OpenShift. Cependant, de manière générale, les conteneurs Azure AI doivent pouvoir s’exécuter sur n’importe quelle plateforme prenant en charge les images Docker. Si vous utilisez OpenShift, nous vous recommandons d’exécuter les conteneurs en tant que root-user.

Nous encourageons les clients à exprimer publiquement leurs préoccupations et à voter en faveur d’autres personnes qui ont fait de même lorsque des problèmes potentiels se recoupent. Vous pouvez utiliser l’outil des commentaires pour fournir des commentaires sur les produits et suggérer des fonctionnalités.

Voici les messages d’état et les erreurs :

Les canaux du service clientèle sont les mêmes que ceux des API cloud d’Azure AI services. Tous les conteneurs Azure AI intègrent des fonctionnalités de journalisation qui aident Microsoft et la communauté à fournir une assistance aux clients. Voici des options pour plus de support :

• Recherchez les coordonnées dans votre plan de support Azure.
• Essayez ces domaines de Stack Overflow, un site de questions-réponses destiné aux programmeurs professionnels et passionnés :
  • Azure AI services
  • Microsoft Cognitive

Comme pour le cloud Azure AI services, les clients sont facturés en fonction de la consommation. Les conteneurs doivent être configurés pour envoyer des données de contrôle à Azure, et les transactions sont facturées en conséquence. Les ressources utilisées dans le cadre des services hébergés et des services sur site s'ajoutent au quota unique avec une tarification échelonnée, et sont comptabilisées dans les deux utilisations. Pour plus d’informations, consultez la section Facturation du conteneur que vous utilisez.

Voici un exemple d’informations que le conteneur communique pour le contrôle :

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 garantie standard de Microsoft pour les logiciels d’entreprise s’applique à tous les conteneurs officiellement annoncés comme étant en disponibilité générale (GA). Les préversions ne bénéficient d’aucune garantie.

À des fins de contrôle, la licence ne prévoit pas que les conteneurs Azure AI soient exécutés sans être connectés à Azure. Les clients doivent permettre aux conteneurs de toujours communiquer avec le service de contrôle.

À des fins de contrôle, la licence ne prévoit pas que les conteneurs Azure AI soient exécutés sans être connectés à Azure. Les clients doivent permettre aux conteneurs de toujours communiquer avec le service de contrôle.

Les conteneurs Azure AI sont des conteneurs x64 qui peuvent exécuter n’importe quel appareil de périphérie, machine virtuelle ou nœud Linux compatible prenant en charge les conteneurs Docker Linux x64. Ils nécessitent tous des processeurs. Pour plus d’informations, consultez la section Exigences et recommandations du conteneur que vous utilisez.

Les conteneurs Azure AI sont des conteneurs Linux, mais Windows offre un certain niveau de prise en charge pour les conteneurs Linux. Pour plus d’informations sur les conteneurs Linux sous Windows, consultez la documentation Docker.

Microsoft est le premier fournisseur de cloud à déplacer ses modèles d’IA préentraînés dans des conteneurs avec un mode de facturation simple par transaction, comme si les clients utilisaient un service cloud. Microsoft est convaincue qu’un cloud hybride offre plus de choix aux clients.

Les conteneurs Azure AI n’ont pas de certifications de conformité.

Les conteneurs peuvent être exécutés n’importe où dans n’importe quelle région, mais ils ont besoin d’une clé et doivent appeler Azure à des fins de contrôle. Toutes les régions prises en charge pour le service cloud sont prises en charge pour l’appel de contrôle des conteneurs.

• Comment utiliser les conteneurs Azure AI dans des environnements déconnectés