Tárolók telepítése és futtatása
A tárolók támogatása jelenleg az összes modell dokumentumintelligencia-verziójával és csak olvasási és 2023-07-31 (GA)
elrendezési verzióval 2022-08-31 (GA)
érhető el:
- REST API
2022-08-31 (GA)
- REST API
2023-07-31 (GA)
- SDK-k célzása
REST API 2022-08-31 (GA)
- SDK-k célzása
REST API 2023-07-31 (GA)
✔️ A támogatott tárolódokumentációért tekintse meg a Document Intelligence v3.0-tárolók telepítését és futtatását.
Ez a tartalom a következőre vonatkozik::v3.0 (GA)v3.1 (GA)
Az Azure AI Document Intelligence egy Azure AI-szolgáltatás, amellyel automatizált adatfeldolgozási szoftvereket hozhat létre gépi tanulási technológiával. A dokumentumintelligencia lehetővé teszi szöveg, kulcs/érték párok, kijelölési jelek, táblázatadatok és egyebek azonosítását és kinyerét a dokumentumokból. Az eredmények olyan strukturált adatokként jelennek meg, amelyek .. A /tartalmazza az eredeti fájlban lévő kapcsolatokat.
Ebből a cikkből megtudhatja, hogyan tölthet le, telepíthet és futtathat Dokumentumintelligencia-tárolókat. A tárolók lehetővé teszik a Dokumentumintelligencia szolgáltatás futtatását a saját környezetében. A tárolók kiválóan alkalmasak adott biztonsági és adatszabályozási követelményekhez.
Az olvasási és elrendezési modelleket a Document Intelligence v3.1-tárolók támogatják.
Az olvasási, elrendezési, általános dokumentum-, azonosítódokumentum-, nyugta-, számla-, névjegykártya- és egyéni modelleket a Document Intelligence v3.0-tárolók támogatják.
A névjegykártya-modell jelenleg csak a v2.1-tárolókban támogatott.
Előfeltételek
Az első lépésekhez aktív Azure-fiókra van szüksége. Ha még nincs fiókja, hozzon létre egy ingyenes fiókot.
A Dokumentumintelligencia-tárolók használatához az alábbiakra is szüksége van:
Szükséges | Cél |
---|---|
A Docker ismerete | Alapvető ismeretekkel kell rendelkeznie a Docker-fogalmakról, például a regisztrációs adatbázisokról, az adattárakról, a tárolókról és a tárolórendszerképekről, valamint ismernie kell az alapvető docker terminológiát és parancsokat. |
Docker Engine telepítve |
|
Dokumentumintelligencia-erőforrás | Egy egyszolgáltatásos Azure AI-dokumentumintelligencia vagy többszolgáltatásos erőforrás az Azure Portalon. A tárolók használatához rendelkeznie kell a társított kulccsal és végpont URI-val. Mindkét érték elérhető az Azure Portal dokumentumintelligencia-kulcsai és végpontoldalán :
|
Választható | Cél |
---|---|
Azure CLI (parancssori felület) | Az Azure CLI lehetővé teszi, hogy online parancsokat használjon az Azure-erőforrások létrehozásához és kezeléséhez. Telepíthető Windows, macOS és Linux rendszerű környezetekben, és Docker-tárolóban és Azure Cloud Shellben is futtatható. |
Gazdagépre vonatkozó követelmények
A gazdagép egy x64-alapú számítógép, amely a Docker-tárolót futtatja. Ez lehet egy számítógép a helyszínen vagy egy Docker-üzemeltetési szolgáltatás az Azure-ban, például:
- Azure Kubernetes Service.
- Azure Container Instances.
- Az Azure Stackben üzembe helyezett Kubernetes-fürt. További információ: Kubernetes üzembe helyezése az Azure Stackben.
Tárolókövetelmények és javaslatok
Szükséges támogató tárolók
Az alábbi táblázat az egyes letöltött Dokumentumintelligencia-tárolókhoz tartozó támogató tároló(ka)t sorolja fel. További információkért lásd a Számlázás szakaszt.
Szolgáltatástároló | Támogató tároló(k) |
---|---|
Olvasás | Nem kötelező |
Elrendezés | Nem kötelező |
Névjegykártya | Olvasás |
Általános dokumentum | Elrendezés |
Számla | Elrendezés |
Beérkezési | Olvasás vagy elrendezés |
Azonosító dokumentum | Olvasás |
Egyéni sablon | Elrendezés |
Ajánlott processzormagok és memória
Feljegyzés
A minimális és ajánlott értékek a Docker korlátain alapulnak, nem pedig a gazdagép erőforrásain.
Dokumentumintelligencia-tárolók
Tároló | Minimum | Ajánlott |
---|---|---|
Read |
8 magok, 10 GB memória |
8 magok, 24 GB memória |
Layout |
8 magok, 16 GB memória |
8 magok, 24 GB memória |
Business Card |
8 magok, 16 GB memória |
8 magok, 24 GB memória |
General Document |
8 magok, 12 GB memória |
8 magok, 24 GB memória |
ID Document |
8 magok, 8 GB memória |
8 magok, 24 GB memória |
Invoice |
8 magok, 16 GB memória |
8 magok, 24 GB memória |
Receipt |
8 magok, 11 GB memória |
8 magok, 24 GB memória |
Custom Template |
8 magok, 16 GB memória |
8 magok, 24 GB memória |
- Minden magnak legalább 2,6 gigahertzesnek (GHz) vagy gyorsabbnak kell lennie.
- A mag és a memória megfelel a
--cpus
parancs részekéntdocker compose
használt beállításoknak és--memory
docker run
beállításoknak.
Tipp.
A docker images paranccsal listázhatja a letöltött tárolólemezképeket. Az alábbi parancs például az egyes letöltött tárolólemezképek azonosítóját, adattárát és címkéjét sorolja fel táblázatként formázva:
docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
<image-id> <repository-path/name> <tag-name>
A tároló futtatása a docker-compose up paranccsal
Cserélje le a(z) {ENDPOINT_URI} és {API_KEY} értékeket az erőforrásvégpont URI-jára és az Azure-erőforráslap kulcsára.
Győződjön meg arról, hogy az EULA értéke elfogadásra van állítva.
Meg
EULA
kell adni a ,Billing
ésApiKey
az értékeket, ellenkező esetben a tároló nem indítható el.
Fontos
A kulcsok a dokumentumintelligencia-erőforrás eléréséhez használhatók. Ne ossza meg a kulcsokat. Biztonságosan tárolhatja őket, például az Azure Key Vault használatával. Javasoljuk, hogy a kulcsokat rendszeresen hozza újra létre. API-hívás létrehozásához csak egy kulcs szükséges. Az első kulcs újragenerálásakor a második kulccsal továbbra is hozzáférhet a szolgáltatáshoz.
Az alábbi kódminta egy önálló példa a dokumentumintelligencia-elrendezés docker compose
tárolójának futtatására. Ezzel docker compose
egy YAML-fájlt használ az alkalmazás szolgáltatásainak konfigurálásához. Ezután a docker-compose up
paranccsal létrehozza és elindítja az összes szolgáltatást a konfigurációból. Adja meg az Elrendezés tárolópéldány {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} és {FORM_RECOGNIZER_KEY} értékeit.
version: "3.9"
services:
azure-form-recognizer-read:
container_name: azure-form-recognizer-read
image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/read-3.0
environment:
- EULA=accept
- billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
- apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
ports:
- "5000:5000"
networks:
- ocrvnet
networks:
ocrvnet:
driver: bridge
Most a docker compose paranccsal indíthatja el a szolgáltatást:
docker-compose up
Ellenőrizze, hogy a szolgáltatás fut-e
A tároló futásának ellenőrzésére többféleképpen is van lehetőség:
A tároló vizuális ellenőrzésként egy kezdőlapot
\
biztosít, amely ellenőrzi, hogy a tároló fut-e.Megnyithatja a kedvenc webböngészőt, és navigálhat a kérdéses tároló külső IP-címére és közzétett portjára. A felsorolt kérelem URL-címeinek használatával ellenőrizze, hogy a tároló fut-e. A felsorolt példakérési URL-címek a következők
http://localhost:5000
, de az adott tároló eltérő lehet. Ne feledje, hogy a tároló külső IP-címére és a közzétett portra navigál.Kérelem URL-címe Cél http:// localhost:5000/ A tároló egy kezdőlappal rendelkezik. http:// localhost:5000/ready A GET kérése ellenőrzi, hogy a tároló készen áll-e egy lekérdezés elfogadására a modellen. Ez a kérés használható a Kubernetes-beli élő- és készültségi mintavételekhez. http:// localhost:5000/status A GET használatával kért kérés ellenőrzi, hogy a tároló elindításához használt API-kulcs érvényes-e végpontlekérdezés nélkül. Ez a kérés használható a Kubernetes-beli élő- és készültségi mintavételekhez. http:// localhost:5000/swagger A tároló átfogó dokumentációval is rendelkezik a végpontokhoz, valamint egy kipróbálás funkcióval is. Ezzel a funkcióval beírhatja a beállításokat egy webes HTML-űrlapba, és kódírás nélkül is elvégezheti a lekérdezést. A lekérdezés visszatérése után megjelenik egy példa CURL-parancs, amely bemutatja a szükséges HTTP-fejléceket és törzsformátumot.
Tárolók leállítása
A tárolók leállításához használja a következő parancsot:
docker-compose down
Számlázás
A Dokumentumintelligencia-tárolók számlázási adatokat küldenek az Azure-nak egy Dokumentumintelligencia-erőforrás használatával az Azure-fiókban.
A tárolóba irányuló lekérdezések számlázása az API-hoz Key
használt Azure-erőforrás tarifacsomagján lesz. A dokumentumok és képek feldolgozásához használt tárolópéldányokért díjat kell fizetnie.
Csatlakozás az Azure szolgáltatáshoz
A tárolónak futtatnia kell a számlázási argumentum értékeit. Ezek az értékek lehetővé teszik, hogy a tároló csatlakozzon a számlázási végponthoz. A tároló körülbelül 10–15 percenként jelenti a használatot. Ha a tároló az engedélyezett időkereten belül nem csatlakozik az Azure-hoz, a tároló továbbra is fut, de a számlázási végpont visszaállításáig nem szolgál ki lekérdezéseket. A kapcsolat 10 alkalommal, 10–15 perces időintervallumban történik. Ha a 10 próbálkozáson belül nem tud csatlakozni a számlázási végponthoz, a tároló leállítja a kérések kiszolgálását. Tekintse meg az Azure AI-tárolóval kapcsolatos gyakori kérdéseket a Microsoftnak számlázás céljából küldött információk példájáért.
Számlázási argumentumok
A docker-compose up parancs akkor indítja el a tárolót, ha az alábbi lehetőségek közül mind a három érvényes értéket tartalmazza:
Lehetőség | Leírás |
---|---|
ApiKey |
A számlázási adatok nyomon követéséhez használt Azure AI-szolgáltatási erőforrás kulcsa. Ennek a beállításnak az értékét a megadott kiépített erőforrás kulcsára kell állítani. Billing |
Billing |
A számlázási adatok nyomon követésére használt Azure AI-szolgáltatási erőforrás végpontja. Ennek a beállításnak az értékét egy kiépített Azure-erőforrás végponti URI-jára kell állítani. |
Eula |
Azt jelzi, hogy elfogadta a tároló licencét. Ennek a beállításnak az értékét el kell fogadni. |
Ezekről a lehetőségekről további információt a Tárolók konfigurálása című témakörben talál.
Összegzés
Ennyi az egész! Ebben a cikkben megismerkedett a Dokumentumintelligencia-tárolók letöltésével, telepítésével és futtatásával kapcsolatos fogalmakkal és munkafolyamatokkal. Összegezve:
- A Document Intelligence hét Linux-tárolót biztosít a Docker számára.
- A tárolólemezképek az mcr-ről töltődnek le.
- A tárolólemezképek a Dockerben futnak.
- A számlázási adatokat meg kell adni egy tároló példányosításakor.
Fontos
Az Azure AI-tárolók nem rendelkeznek licenceléssel anélkül, hogy az Azure-hoz csatlakozna mérési célokra. Az ügyfeleknek engedélyeznie kell a tárolóknak, hogy mindig közöljék a számlázási adatokat a mérési szolgáltatással. Az Azure AI-tárolók nem küldenek ügyféladatokat (például az elemzett képet vagy szöveget) a Microsoftnak.