Tárolók leválasztott (offline) környezetekben

Cikk
09/01/2024

A tárolók támogatása jelenleg az összes modell dokumentumintelligencia-verziójával 2022-08-31 (GA) , valamint 2023-07-31 (GA) az olvasási, elrendezési, számla-, nyugta- és azonosítódokumentum-modellek esetében érhető el:

✔️ A támogatott tárolódokumentációért tekintse meg a Document Intelligence v3.0-tárolókat leválasztott környezetekben .

Ez a tartalom a következőre vonatkozik: v3.0 (GA) v3.1 (GA)

Mik azok a leválasztott tárolók?

Az Azure AI-tárolók rugalmasan futtathatnak néhány Document Intelligence-szolgáltatást helyileg a tárolókban. A csatlakoztatott tárolók helyileg futnak a környezetben, és használati adatokat küldenek a felhőbe számlázás céljából. A leválasztott tárolók olyan helyzetekre szolgálnak, amikor nincs szükség a felhővel való kapcsolatra a tárolók futtatásához.

Az Azure AI Document Intelligence-tárolók lehetővé teszik a Dokumentumintelligencia API-k használatát a tárolók használatának előnyeivel. A leválasztott tárolók a használatalapú fizetéshez képest kedvezményes díjszabással kínált kötelezettségvállalási szint díjszabásán keresztül érhetők el. A kötelezettségvállalási szint díjszabásával a dokumentumintelligencia-funkciók fix díj ellenében, kiszámítható teljes költség mellett, a számítási feladat igényeinek megfelelően használható.

Első lépések

Mielőtt megpróbálna docker-tárolót futtatni offline környezetben, győződjön meg arról, hogy ismeri a következő követelményeket a tároló sikeres letöltéséhez és használatához:

A gazdagépre vonatkozó követelmények és javaslatok.
A Tároló letöltéséhez a Docker pull parancs.
Tároló futásának ellenőrzése.
Lekérdezések küldése a tároló végpontjára a futtatás után.

Hozzáférés kérése a tárolók leválasztott környezetekben való használatához

Ahhoz, hogy a Dokumentumintelligencia-tárolókat leválasztott környezetekben használhassa, először ki kell töltenie és be kell küldenie egy kéreleműrlapot , és meg kell vásárolnia egy kötelezettségvállalási csomagot.

Új erőforrás létrehozása az Azure Portalon

Első lépésként egy új erőforrást épít ki a portálon.

Győződjön meg arról, hogy a Commitment tier disconnected containers DC0 Tarifacsomag beállítását választja
Válassza ki a megfelelő tarifacsomagot legalább egy egyéni, olvasási vagy előre összeállított kötelezettségvállalási szint közül

Tároló	Minimum	Ajánlott	Kötelezettségvállalási terv
`Read`	`8` magok, 10 GB memória	`8` magok, 24 GB memória	OCR (olvasás)
`Layout`	`8` magok, 16 GB memória	`8` magok, 24 GB memória	Előre összeállított
`Business Card`	`8` magok, 16 GB memória	`8` magok, 24 GB memória	Előre összeállított
`General Document`	`8` magok, 12 GB memória	`8` magok, 24 GB memória	Előre összeállított
`ID Document`	`8` magok, 8 GB memória	`8` magok, 24 GB memória	Előre összeállított
`Invoice`	`8` magok, 16 GB memória	`8` magok, 24 GB memória	Előre összeállított
`Receipt`	`8` magok, 11 GB memória	`8` magok, 24 GB memória	Előre összeállított
`Custom Template`	`8` magok, 16 GB memória	`8` magok, 24 GB memória	Egyéni API

A szükséges paraméterek összegyűjtése

Az Azure AI-szolgáltatások tárolóihoz három paraméter szükséges:

A végfelhasználói licencszerződésnek (EULA) elfogadható értékkel kell rendelkeznie.
Az erőforrás végponti URL-címe az Azure Portalról.
Az erőforrás API-kulcsa az Azure Portalról.

A végpont URL-címére és az API-kulcsra is szükség van, amikor először futtatja a tárolót a leválasztott használat konfigurálásához. A kulcsot és a végpontot az erőforrás kulcs- és végpontoldalán találja az Azure Portalon:

Képernyőkép az Azure Portal kulcsáról és a végpont oldaláról.

Fontos

A tárolót csak a kulcs és a végpont használatával konfigurálhatja úgy, hogy leválasztott környezetben fusson. A tároló konfigurálása után nem lesz szüksége a kulcs- és végpontértékekre az API-kérések küldéséhez. Biztonságosan tárolhatja őket, például az Azure Key Vault használatával. Ehhez a folyamathoz csak egy kulcs szükséges.

Docker-tároló letöltése `docker pull`

Töltse le a leválasztott környezetben való futtatásra jóváhagyott Docker-tárolót. Példa:

Docker lekéréses parancs	Érték	Formátum
● ● ● `docker pull [image]` `docker pull [image]latest`	A legújabb tárolórendszerkép.	● ● ● `mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.0:latest` `mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice-3.0:latest`

Példa a Docker lekéréses parancsára

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice:latest

A tároló konfigurálása leválasztott környezetben való futtatásra

A leválasztott tárolólemezképek megegyeznek a csatlakoztatott tárolókkal. A fő különbség az, hogy a leválasztott tárolókhoz licencfájl szükséges. Ezt a licencfájlt úgy tölti le a rendszer, hogy a tárolót csatlakoztatott módban indítja el, és a downloadLicense paraméter értéke igaz.

A tároló letöltése után végre kell hajtania a docker run parancsot a következő paraméterrel:

DownloadLicense=True. Ez a paraméter letölt egy licencfájlt, amely lehetővé teszi a Docker-tároló futtatását, ha nincs internetkapcsolata. Emellett egy lejárati dátumot is tartalmaz, amely után a licencfájl érvénytelen a tároló futtatásához. A licencfájlt csak a megfelelő jóváhagyott tárolóban használhatja.

Fontos

A docker run parancs létrehoz egy sablont, amellyel futtathatja a tárolót. A sablon olyan paramétereket tartalmaz, amelyekre szüksége lesz a letöltött modellekhez és konfigurációs fájlhoz. Győződjön meg arról, hogy menti ezt a sablont.

Az alábbi példa a parancs helyőrző értékekkel való formázását docker run mutatja be. Cserélje le ezeket a helyőrző értékeket a saját értékeire.

Helyőrző	Érték	Formátum vagy példa
`{IMAGE}`	A használni kívánt tárolórendszerkép.	`mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice`
`{LICENSE_MOUNT}`	A licenc letöltési és csatlakoztatási útvonala.	`/host/license:/path/to/license/directory`
`{ENDPOINT_URI}`	A szolgáltatáskérés hitelesítésének végpontja. Az erőforrás kulcs- és végpontoldalán , az Azure Portalon található.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{API_KEY}`	A dokumentumintelligencia-erőforrás kulcsa. Az erőforrás kulcs- és végpontoldalán , az Azure Portalon található.	`{string}`
`{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}`	A licencmappa helye a tároló helyi fájlrendszerében.	`/path/to/license/directory`

Példaparancs docker run


docker run --rm -it -p 5000:5050 \

-v {LICENSE_MOUNT} \

{IMAGE} \

eula=accept \

billing={ENDPOINT_URI} \

apikey={API_KEY} \

DownloadLicense=True \

Mounts:License={CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}

Az alábbi parancsban cserélje le a mappa elérési útjának, számlázási végpontjának és API-kulcsának helyőrzőit az elrendezéstároló licencfájljának letöltéséhez.

docker run -v {folder path}:/license --env Mounts:License=/license --env DownloadLicense=True --env Eula=accept --env Billing={billing endpoint} --env ApiKey={api key} mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.0:latest

A tároló konfigurálása után a következő szakaszban futtassa a tárolót a környezetben a licenccel, valamint a megfelelő memória- és PROCESSZORkiosztásokkal.

Dokumentumintelligencia-tárolómodellek és -konfiguráció

A tároló konfigurálása után a rendszer létrehozza és megjeleníti a letöltött Dokumentumintelligencia-modellek és tárolókonfiguráció értékeit a tároló kimenetében.

A tároló futtatása leválasztott környezetben

A licencfájl letöltése után a tárolót leválasztott környezetben futtathatja a licencével, a megfelelő memóriával és a megfelelő processzorlefoglalásokkal. Az alábbi példa a parancs helyőrző értékekkel való formázását docker run mutatja be. Cserélje le ezeket a helyőrzőket a saját értékeire.

A tároló futtatásakor a licencfájlt csatlakoztatni kell a tárolóhoz, és meg kell adni Mounts:License=a tároló helyi fájlrendszerében lévő licencmappa helyét. Emellett kimeneti csatlakoztatást is meg kell adni, hogy meg lehessen írni a számlázási használati rekordokat.

Helyőrző	Érték	Formátum vagy példa
`{IMAGE}`	A használni kívánt tárolórendszerkép.	`mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice`
`{MEMORY_SIZE}`	A tárolóhoz lefoglalandó memória mérete.	`4g`
`{NUMBER_CPUS}`	A tárolóhoz lefoglalandó cpu-k megfelelő száma.	`4`
`{LICENSE_MOUNT}`	Az elérési út, ahol a licenc található és csatlakoztatva van.	`/host/license:/path/to/license/directory`
`{OUTPUT_PATH}`	A használati rekordok naplózásának kimeneti elérési útja.	`/host/output:/path/to/output/directory`
`{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}`	A licencmappa helye a tároló helyi fájlrendszerében.	`/path/to/license/directory`
`{CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY}`	A kimeneti mappa helye a tároló helyi fájlrendszerén.	`/path/to/output/directory`

Példaparancs docker run

docker run --rm -it -p 5000:5050 --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}

A leválasztott tároló indítása hasonló a csatlakoztatott tároló indításához. A leválasztott tárolókhoz hozzáadott licencparaméter szükséges. Íme egy docker-compose.yml mintafájl az egyéni tároló leválasztott módban való elindításához. Adja hozzá a CUSTOM_LICENSE_MOUNT_PATH környezeti változót egy értékkészlettel a letöltött licencfájlt tartalmazó mappához, a OUTPUT_MOUNT_PATH környezeti változót pedig a használati naplókat tartalmazó mappához.

version: '3.3'
services:
 nginx:
  image: nginx:alpine
  container_name: reverseproxy
  volumes:
    - ${NGINX_CONF_FILE}:/etc/nginx/nginx.conf
  ports:
    - "5000:5050"
 layout:
  container_name: azure-cognitive-service-layout
  image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.0:latest
  environment:
    eula: accept
    apikey: ${FORM_RECOGNIZER_KEY}
    billing: ${FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
    Logging:Console:LogLevel:Default: Information
    SharedRootFolder: /shared
    Mounts:Shared: /shared
    Mounts:Output: /logs
    Mounts:License: /license
  volumes:
    - type: bind
      source: ${SHARED_MOUNT_PATH}
      target: /shared
    - type: bind
      source: ${OUTPUT_MOUNT_PATH}
      target: /logs
    - type: bind
      source: ${LAYOUT_LICENSE_MOUNT_PATH}
      target: /license
  expose:
    - "5000"

 custom-template:
  container_name: azure-cognitive-service-custom-template
  image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/custom-template-3.0:latest
  restart: always
  depends_on:
    - layout
  environment:
    AzureCognitiveServiceLayoutHost: http://azure-cognitive-service-layout:5000
    eula: accept
    apikey: ${FORM_RECOGNIZER_KEY}
    billing: ${FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
    Logging:Console:LogLevel:Default: Information
    SharedRootFolder: /shared
    Mounts:Shared: /shared
    Mounts:Output: /logs
    Mounts:License: /license
  volumes:
    - type: bind
      source: ${SHARED_MOUNT_PATH}
      target: /shared
    - type: bind
      source: ${OUTPUT_MOUNT_PATH}
      target: /logs
    - type: bind
      source: ${CUSTOM_LICENSE_MOUNT_PATH}
      target: /license
  expose:
    - "5000"

 studio:
  container_name: form-recognizer-studio
  image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/studio:3.0
  environment:
    ONPREM_LOCALFILE_BASEPATH: /onprem_folder
    STORAGE_DATABASE_CONNECTION_STRING: /onprem_db/Application.db
  volumes:
    - type: bind
      source: ${FILE_MOUNT_PATH} # path to your local folder
      target: /onprem_folder
    - type: bind
      source: ${DB_MOUNT_PATH} # path to your local folder
      target: /onprem_db
  ports:
    - "5001:5001"
  user: "1000:1000" # echo $(id -u):$(id -g)

Egyéb paraméterek és parancsok

Az alábbiakban néhány további paramétert és parancsot talál a tároló futtatásához.

Használati rekordok

Ha a Docker-tárolókat leválasztott környezetben üzemelteti, a tároló használati rekordokat fog írni egy kötetbe, ahol azokat idővel összegyűjtik. REST API-végpontot is meghívhat, hogy jelentést hozzon létre a szolgáltatáshasználatról.

A naplók tárolásának argumentumai

Ha leválasztott környezetben fut, a tárolóhoz kimeneti csatlakoztatásnak kell rendelkezésre állnia a használati naplók tárolásához. A következő példában például -v /host/output:{OUTPUT_PATH} Mounts:Output={OUTPUT_PATH} a naplók tárolásának elérési útját kell megadnia {OUTPUT_PATH} :

docker run -v /host/output:{OUTPUT_PATH} ... <image> ... Mounts:Output={OUTPUT_PATH}

Rekordok lekérése a tárolóvégpontok használatával

A tároló két végpontot biztosít a használat rekordjainak visszaadására.

Az összes rekord lekérése

Az alábbi végpont egy jelentést biztosít, amely összefoglalja a csatlakoztatott számlázási rekord könyvtárában összegyűjtött összes használatot.

https://<service>/records/usage-logs/

Példa HTTPS-végpontra

http://localhost:5000/records/usage-logs

A használati napló végpontja az alábbi példához hasonló JSON-választ ad vissza:

{
  "apiType": "string",
  "serviceName": "string",
  "meters": [
    {
      "name": "string",
      "quantity": 256345435
    }
  ]
}

Egy adott hónap rekordjainak lekérése

A következő végpont egy jelentést biztosít, amely egy adott hónap és év használatát összegzi.

https://<service>/records/usage-logs/{MONTH}/{YEAR}

Ez a használati napló végpont az alábbi példához hasonló JSON-választ ad vissza:

{
  "apiType": "string",
  "serviceName": "string",
  "meters": [
    {
      "name": "string",
      "quantity": 56097
    }
  ]
}

Hibaelhárítás

Futtassa a tárolót egy kimeneti csatlakoztatással és a naplózás engedélyezésével. Ezek a beállítások lehetővé teszik, hogy a tároló olyan naplófájlokat hozzon létre, amelyek hasznosak a tároló indításakor vagy futtatásakor felmerülő problémák elhárításához.

Tipp.

További hibaelhárítási információkért és útmutatásért tekintse meg a leválasztott tárolókra vonatkozó gyakori kérdéseket (GYIK).

Megosztás a következőn keresztül:

Tárolók leválasztott (offline) környezetekben

Mik azok a leválasztott tárolók?

Első lépések

Hozzáférés kérése a tárolók leválasztott környezetekben való használatához

Új erőforrás létrehozása az Azure Portalon

A szükséges paraméterek összegyűjtése

Docker-tároló letöltése `docker pull`

A tároló konfigurálása leválasztott környezetben való futtatásra

Dokumentumintelligencia-tárolómodellek és -konfiguráció

A tároló futtatása leválasztott környezetben

Egyéb paraméterek és parancsok

Használati rekordok

A naplók tárolásának argumentumai

Rekordok lekérése a tárolóvégpontok használatával

Az összes rekord lekérése

Egy adott hónap rekordjainak lekérése

Hibaelhárítás

Következő lépések

Visszajelzés

További források

Megosztás a következőn keresztül:

Tárolók leválasztott (offline) környezetekben

Mik azok a leválasztott tárolók?

Első lépések

Hozzáférés kérése a tárolók leválasztott környezetekben való használatához

Új erőforrás létrehozása az Azure Portalon

A szükséges paraméterek összegyűjtése

Docker-tároló letöltése docker pull

A tároló konfigurálása leválasztott környezetben való futtatásra

Dokumentumintelligencia-tárolómodellek és -konfiguráció

A tároló futtatása leválasztott környezetben

Egyéb paraméterek és parancsok

Használati rekordok

A naplók tárolásának argumentumai

Rekordok lekérése a tárolóvégpontok használatával

Az összes rekord lekérése

Egy adott hónap rekordjainak lekérése

Hibaelhárítás

Következő lépések

Visszajelzés

További források

Docker-tároló letöltése `docker pull`