Az Azure AI Translator-tároló telepítése és futtatása
A tárolók lehetővé teszik az Azure AI Translator API üzemeltetését a saját infrastruktúráján. A tárolórendszerkép tartalmazza az összes olyan kódtárat, eszközt és függőséget, amely egy alkalmazás konzisztens futtatásához szükséges bármilyen privát, nyilvános vagy személyes számítástechnikai környezetben. Ha a biztonsági vagy adatszabályozási követelmények nem teljesíthetők az Azure AI Translator API távoli meghívásával, a tárolók jó választásnak számítanak.
Ebből a cikkből megtudhatja, hogyan telepítheti és futtathatja online a Translator-tárolót a Docker API-val. Az Azure AI Translator-tároló a következő műveleteket támogatja:
Szövegfordítás. A támogatott
source
nyelvről a támogatott nyelvre valós időben lefordíthatjatarget
a szavak vagy kifejezések környezetfüggő jelentését. További információ: Tároló: szöveg fordítása.🆕 Szövegátírás. Szöveg konvertálása egy nyelvi szkriptből vagy írórendszerből egy másik nyelvi szkriptbe vagy írási rendszerbe valós időben. További információ : Tároló: szöveg átírása.
🆕 Dokumentumfordítás. Szinkron módon lefordíthatja a dokumentumokat, miközben valós időben megőrzi a szerkezetet és a formátumot. További információ: Container:translate documents.
Előfeltételek
Az első lépésekhez a következő erőforrásokra, a kapus hozzáférés jóváhagyására és az eszközökre van szüksége:
Azure-erőforrások
Aktív Azure-előfizetés. Ha nem rendelkezik ilyen fiókkal, létrehozhat egy 12 hónapos ingyenes fiókot.
Jóváhagyott hozzáférési kérelem egy Translatorhez csatlakoztatott tárolóhoz vagy a Translator leválasztott tárolóhoz.
A jóváhagyott előfizetés-azonosító alatt létrehozott Azure AI Translator-erőforrás (nem többszolgáltatásos Azure AI-szolgáltatási erőforrás). Szüksége van az erőforráshoz társított API-kulcsra és végpont URI-ra. Mindkét érték szükséges a tároló elindításához, és az Azure Portal erőforrás-áttekintési oldalán található.
A Translatorhez csatlakoztatott tárolók esetében válassza ki a
S1
tarifacsomagot.A Translator leválasztott tárolói esetében válassza ki
Commitment tier disconnected containers
a tarifacsomagot. Csak akkor jelenik meg a kötelezettségvállalási szint vásárlásának lehetősége, ha a leválasztott tárolóelérési kérést jóváhagyták.
Docker-eszközök
Ismernie kell a Docker-fogalmakat, például a regisztrációs adatbázisokat, az adattárakat, a tárolókat és a tárolórendszerképeket, valamint ismernie kell az alapvető docker
terminológiát és parancsokat. A Docker és a tárolók alapszintű ismertetéséért lásd a Docker felhasználói útmutatóját.
Tipp.
Fontolja meg a Docker Desktop számítási környezethez való hozzáadását. A Docker Desktop egy grafikus felhasználói felület (GUI), amellyel közvetlenül az asztalról hozhat létre, futtathat és oszthat meg tárolóalapú alkalmazásokat.
A DockerDesktop tartalmazza a Docker Enginet, a Docker CLI-ügyfelet, a Docker Compose-t, és olyan csomagokat biztosít, amelyek konfigurálják a Dockert az előnyben részesített operációs rendszerhez:
Eszköz | Leírás | Feltétel |
---|---|---|
Docker-motor | A Docker Motor a Docker tárolóplatform alapvető összetevője. A tárolók létrehozásához, futtatásához és kezeléséhez telepíteni kell egy gazdaszámítógépre . | Minden művelethez szükséges . |
Docker Compose | A Docker Compose eszköz többtárolós alkalmazások definiálására és futtatására szolgál. | A támogató tárolókhoz szükséges. |
Docker parancssori felület | A Docker parancssori felülete lehetővé teszi, hogy közvetlenül a helyi gépről kezelje a Docker-tárolókat. | Ajánlott |
Gazdagépre vonatkozó követelmények
A gazdagép egy x64-alapú számítógép, amely a Docker-tárolót futtatja. Ez lehet egy számítógép a helyszínen, vagy egy ilyen Docker-üzemeltetési szolgáltatás az Azure-ban:
- Azure Kubernetes Service.
- Azure Container Instances.
- Az Azure Stackben üzembe helyezett Kubernetes-fürt. További információ: Kubernetes üzembe helyezése az Azure Stackben.
Operációs rendszer | Rendszerkövetelmények |
---|---|
Windows | • Windows 10 vagy Windows 11 telepítve • 64 bites processzor • Legalább 4 GB RAM • Windows Hyper-V és Container funkciók, valamint BIOS-szintű hardvervirtualizálás • További információ: A Docker Desktop telepítése Windows rendszeren |
Mac | • 2010-ben vagy újabb számítógépmodellben • OS 10.13 vagy újabb • Legalább 4 GB RAM • További információ: Docker Desktop telepítése Mac gépen |
Linux | • Az Ubuntu (legújabb LTS (hosszú távú támogatás) vagy a jelenlegi nem LTS-verzió, Debian 12, Fedora 38 vagy Fedora 39 64 bites verziója • CPU-támogatás virtualizáláshoz • Legalább 4 GB RAM • További információ: A Docker Desktop telepítése Linux rendszeren |
Ajánlott processzormagok és memória
Feljegyzés
A minimális és ajánlott specifikációk a Docker korlátain alapulnak, nem pedig a gazdagép erőforrásain.
Az alábbi táblázat az egyes tárolók minimális és ajánlott specifikációit, valamint az engedélyezett másodpercenkénti tranzakciókat (TPS) ismerteti.
Függvény | Minimálisan ajánlott | Jegyzetek |
---|---|---|
Szövegfordítás | 4 magos, 4 GB-os memória | |
Szövegátírás | 4 magos, 2 GB-os memória | |
Dokumentumfordítás | 4 magos, 6 GB-os memória | Az egyidejűleg feldolgozható dokumentumok száma a következő képlettel számítható ki: [minimum (n-2 ), (m-6)/4 )]. • n a processzormagok száma.• m gb memória.• Példa: 8 magos, 32 GB memória képes hat(6) egyidejű dokumentum feldolgozására [minimum ( 8-2 ), (36-6)/4) ]. |
Minden magnak legalább 2,6 gigahertzesnek (GHz) vagy gyorsabbnak kell lennie.
Minden nyelvpár esetében 2 GB memória ajánlott.
Az alapkonfigurációs követelmények mellett 4 GB memória minden egyidejű dokumentumfeldolgozáshoz.
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>
Kötelező bemenet
Minden Azure AI-tárolóhoz a következő bemeneti értékek szükségesek:
EULA elfogadási beállítás. Rendelkeznie kell egy végfelhasználói licencszerződéssel (EULA) a következő
Eula=accept
értékkel: .API-kulcs és végpont URL-címe. Az API-kulcs a tároló elindításához használható. Az API-kulcs és a végpont URL-értékeinek lekéréséhez navigáljon az Azure AI Translator erőforráskulcsaihoz és végpontoldalához , és válassza ki az ikont
Copy to clipboard
.Dokumentumok fordítása esetén mindenképpen használja a dokumentumfordítási végpontot.
Fontos
A kulcsok az Azure AI-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.
Számlázás
A tárolóba irányuló lekérdezések számlázása az API-hoz
Key
használt Azure-erőforrás tarifacsomagján lesz.A dokumentumok és képek feldolgozásához használt tárolópéldányokért díjat kell fizetnie.
A Docker-futtatási parancs letölt egy képet Microsoft Eszközjegyzék, és elindítja a tárolót, amikor az alábbi lehetőségek közül mindhárom érvényes értékekkel rendelkezik:
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. |
Csatlakozás az Azure-hoz
A tároló számlázási argumentumértékeivel a tároló csatlakozhat a számlázási végponthoz, és futtathatja azt.
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-szer, 10 és 15 perc közötti időintervallumban van megkísérelve. 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.
Tárolórendszerképek és címkék
Az Azure AI-szolgáltatások tárolórendszerképe a Microsoft Eszközjegyzék katalógusban található. Az Azure AI Translator-tároló az azure-cognitive-services/translator adattárban található, és neve .text-translation
A teljes tárolórendszerkép neve .mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/translator/text-translation:latest
A tároló legújabb verziójának használatához használja a legújabb címkét. Megtekintheti az Azure AI-szolgáltatások szövegfordítási verziócímkék teljes listáját az MCR-en.
Tárolók használata
Válasszon egy lapot az Azure AI Translator tárolókörnyezetének kiválasztásához:
Az Azure AI Translator-tárolók lehetővé teszik az Azure AI Translator szolgáltatás on-premise
futtatását a saját környezetében. A csatlakoztatott tárolók helyileg futnak, és használati adatokat küldenek a felhőbe számlázás céljából.
Tárolórendszerkép letöltése és futtatása
A Docker-futtatási parancs letölt egy lemezképet Microsoft Eszközjegyzék, és elindítja a tárolót.
Fontos
- A következő szakaszok docker-parancsai a fordított perjelet használják,
\
vonal-folytatási karakterként. Cserélje le vagy távolítsa el ezt a gazda operációs rendszer követelményei alapján. - A
EULA
tároló futtatásához meg kell adni a ,Billing
ésApiKey
a beállításokat, ellenkező esetben a tároló nem indul el. - Dokumentumok fordítása esetén mindenképpen használja a dokumentumfordítási végpontot.
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 12g --cpus 4 \
-v /mnt/d/TranslatorContainer:/usr/local/models \
-e apikey={API_KEY} \
-e eula=accept \
-e billing={ENDPOINT_URI} \
-e Languages=en,fr,es,ar,ru \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/translator/text-translation:latest
A Docker parancs:
- Futó Translator-tárolót hoz létre egy letöltött tárolórendszerképből.
- 12 gigabájt (GB) memóriát és négy processzormagot foglal le.
- Elérhetővé teszi az 5000-s TCP-portot, és egy pszeudo-TTY-t foglal le a tárolóhoz.
localhost
A cím most maga a tárolóra mutat, nem a gazdagépre. - Elfogadja a végfelhasználói szerződést (EULA).
- A számlázási végpontot konfigurálja.
- Angol, francia, spanyol, arab és orosz nyelvű fordítási modelleket tölt le.
- A tárolót a kilépés után automatikusan eltávolítja. A tárolólemezkép továbbra is elérhető a gazdaszámítógépen.
Tipp.
További Docker-parancs:
docker ps
a tárolókat futtató listák.docker pause {your-container name}
szüneteltet egy futó tárolót.docker unpause {your-container-name}
feloldja a szüneteltetett tárolót.docker restart {your-container-name}
újraindít egy futó tárolót.docker exec
lehetővé teszi a környezeti változók leválasztására vagy beállítására használt parancsok végrehajtását egy futó tárolóban.
További információ: Docker CLI-referencia.
Több tároló futtatása ugyanazon a gazdagépen
Ha több tárolót szeretne futtatni közzétett portokkal, mindenképpen futtassa az egyes tárolókat egy másik közzétett porttal. Futtassa például az első tárolót az 5000-s porton, a másodikat pedig az 5001-s porton.
Ezt a tárolót és egy másik Azure AI-tárolót együtt futtathatja a GAZDAGÉPen. Több tároló is futtatható ugyanabból az Azure AI-tárolóból.
A Translator-tároló végpontjának lekérdezése
A tároló egy REST-alapú Translator-végpont API-t biztosít. Íme egy példakérés, amelynek forrásnyelve (from=en
) meg van adva:
curl -X POST "http://localhost:5000/translate?api-version=3.0&from=en&to=zh-HANS" -H "Content-Type: application/json" -d "[{'Text':'Hello, what is your name?'}]"
Feljegyzés
A forrásnyelv-észleléshez további tárolóra van szükség. További információ: Támogató tárolók
Ha a cURL POST kérés választ
Service is temporarily unavailable
ad vissza, a tároló nem áll készen. Várjon néhány percet, majd próbálkozzon újra.
Ellenőrizze, hogy fut-e egy tároló
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 tároló futásának ellenőrzéséhez használja a következő kérelem URL-címeit. A példakérési URL-címek erre mutatnak
http://localhost:5000
, de az adott tároló eltérő lehet. Ne feledje, hogy a tároló külső IP-címére és a közzétett portra navigál.
URL-cím kérése | Cél |
---|---|
http://localhost:5000/ |
A tároló egy kezdőlappal rendelkezik. |
http://localhost:5000/ready |
Get-lel kérve. 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 |
Get-lel kérve. Ellenőrzi, hogy a tároló indításához 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. |
Ha problémákat tapasztal egy Azure AI-szolgáltatástároló futtatásával, próbálja meg használni a Microsoft diagnosztikai tárolóját. Ezzel a tárolóval diagnosztizálhatja az üzembehelyezési környezetben előforduló gyakori hibákat, amelyek megakadályozhatják, hogy az Azure AI-tárolók a várt módon működjenek.
A tároló lekéréséhez használja a következő docker pull
parancsot:
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic
Ezután futtassa a tárolót. Cserélje le {ENDPOINT_URI}
a végpontot, és cserélje le {API_KEY}
az erőforrás kulcsára:
docker run --rm mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic \
eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
A tároló teszteli a számlázási végponthoz való hálózati kapcsolatot.
A tároló leállítása
A tároló leállításához a tárolót futtató parancssori környezetben válassza a Ctrl+C billentyűkombinációt.
Használati esetek a tárolók támogatásához
Egyes Translator-lekérdezésekhez támogató tárolók szükségesek a műveletek sikeres elvégzéséhez. Ha Office-dokumentumokat használ, és nem igényel forrásnyelv-észlelést, csak a Translator-tárolóra van szükség. Ha azonban forrásnyelv-észlelésre van szükség, vagy beolvasott PDF-dokumentumokat használ, a következő tárolókra van szükség:
Az alábbi táblázat a szöveg- és dokumentumfordítási műveletekhez szükséges támogató tárolókat sorolja fel. A Translator-tároló számlázási adatokat küld az Azure-nak az Azure-fiók Azure AI Translator-erőforrásán keresztül.
Művelet | Lekérdezés kérése | Dokumentum típusa | Támogató tárolók |
---|---|---|---|
• Szövegfordítás • Dokumentumfordítás |
from Megadott. |
Office-dokumentumok | Egyik sem |
• Szövegfordítás • Dokumentumfordítás |
from nincs megadva. A forrásnyelv meghatározásához automatikus nyelvfelismerés szükséges. |
Office-dokumentumok | Szövegelemzés:nyelvi tároló ✔️ |
• Szövegfordítás • Dokumentumfordítás |
from Megadott. |
Beolvasott PDF-dokumentumok | Vision:read container ✔️ |
• Szövegfordítás • Dokumentumfordítás |
from nincs megadva, amely automatikus nyelvfelismerést igényel a forrásnyelv meghatározásához. |
Beolvasott PDF-dokumentumok | Szövegelemzés:nyelvi tároló ✔️ Vision:read container ✔️ |
Támogató tárolók üzemeltetése docker compose
A Docker compose egy olyan eszköz, amellyel többtárolós alkalmazásokat konfigurálhat egyetlen, általában elnevezett compose.yaml
YAML-fájl használatával. docker compose up
A parancs használatával indítsa el a tárolóalkalmazást, a parancsot pedig docker compose down
a tárolók leállításához és eltávolításához.
Ha telepítette a Docker Desktop parancssori felületét, az tartalmazza a Docker-összeállítást és annak előfeltételeit. Ha nem rendelkezik Docker Desktoppal, tekintse meg a Docker Compose telepítésének áttekintését.
Az alkalmazás létrehozása
Az előnyben részesített szerkesztő vagy IDE használatával hozzon létre egy új könyvtárat az alkalmazáshoz,
container-environment
vagy hozzon létre egy tetszőleges nevet.Hozzon létre egy új YAML-fájlt .
compose.yaml
A fájlhoz mind a .yml, mind acompose
.yaml kiterjesztés használható.Másolja és illessze be a következő YAML-kódmintát a
compose.yaml
fájlba. Cserélje le és{TRANSLATOR_ENDPOINT_URI}
cserélje le{TRANSLATOR_KEY}
az Azure Portal Translator-példány kulcs- és végpontértékeit. Ha dokumentumokat fordít, mindenképpen használja adocument translation endpoint
.A legfelső szintű név (
azure-ai-translator
,azure-ai-language
,azure-ai-read
) a megadott paraméter.Ez
container_name
egy nem kötelező paraméter, amely a tároló nevét állítja be a futtatáskor, ahelyett, hogy nevet adnedocker compose
.services: azure-ai-translator: container_name: azure-ai-translator image: mcr.microsoft.com/product/azure-cognitive-services/translator/text-translation:latest environment: - EULA=accept - billing={TRANSLATOR_ENDPOINT_URI} - apiKey={TRANSLATOR_KEY} - ladurl=http://azure-ai-language:5000 - VISIONURL=http://azure-ai-read:5000 ports: - "5000:5000" azure-ai-language: container_name: azure-ai-language image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/language:latest environment: - EULA=accept - billing={LANGUAGE_RESOURCE_ENDPOINT_URI} - apiKey={LANGUAGE_RESOURCE_KEY} azure-ai-read: container_name: azure-ai-read image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:latest environment: - EULA=accept - billing={COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} - apiKey={COMPUTER_VISION_KEY}
Nyisson meg egy terminált, lépjen a
container-environment
mappára, és indítsa el a tárolókat a következődocker-compose
paranccsal:docker compose up
A tárolók leállításához használja a következő parancsot:
docker compose down
Tipp.
Hasznos Docker-parancsok:
docker compose pause
szünetelteti a tárolók futtatását.docker compose unpause {your-container-name}
feloldja a szüneteltetett tárolókat.docker compose restart
újraindítja az összes leállított és futó tárolót az összes korábbi módosításával együtt. Ha módosítja a konfigurációtcompose.yaml
, ezek a módosítások nem frissülnek adocker compose restart
paranccsal. A fájl frissítéseinek és változásainak megjelenítéséhez adocker compose up
parancsot kell használniacompose.yaml
.docker compose ps -a
listázza az összes tárolót, beleértve a leállított tárolókat is.docker compose exec
lehetővé teszi parancsok futtatását a környezeti változók leválasztásához vagy beállításához egy futó tárolóban.
További információ: Docker CLI-referencia.
Translator és támogató tárolórendszerképek és címkék
Az Azure AI-szolgáltatások tárolórendszerképe a Microsoft Eszközjegyzék katalógusban található. Az alábbi táblázat a szöveg- és dokumentumfordítás teljes képhelyét sorolja fel:
Tároló | Kép helye | Jegyzetek |
---|---|---|
Fordító: Szöveg- és dokumentumfordítás | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/translator/text-translation:latest |
Megtekintheti az Azure AI-szolgáltatások szövegfordítási verziócímkék teljes listáját az MCR-en. |
Szövegelemzés: nyelv | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/language:latest |
Az Azure AI-szolgáltatások Text Analytics Nyelvi verziócímkék teljes listáját megtekintheti az MCR-en. |
Látás: olvasás | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:latest |
Megtekintheti az Azure AI-szolgáltatások Computer Vision Read OCR verziócímkék teljes listáját az MCR-en. |
Egyéb paraméterek és parancsok
Íme néhány további paraméter és parancs 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}
:
Példaparancs docker run
docker run -v /host/output:{OUTPUT_PATH} ... <image> ... Mounts:Output={OUTPUT_PATH}
Környezeti változók nevei a Kubernetes-üzemelő példányokban
Egyes Azure AI-tárolók, például a Translator megkövetelik, hogy a felhasználók olyan környezeti változóneveket adjanak át, amelyek kettőspontokat (
:
) tartalmaznak a tároló futtatásakor.A Kubernetes nem fogadja el a környezeti változók neveiben szereplő kettőspontokat. A probléma megoldásához a kettőspontokat két aláhúzásjelre (
__
) cserélheti a Kubernetesben való üzembe helyezéskor. Tekintse meg a környezeti változók neveinek elfogadható formátumát az alábbi példában:
env:
- name: Mounts__License
value: "/license"
- name: Mounts__Output
value: "/output"
Ez a példa felülírja a docker-futtatási parancsban szereplő és Mounts:Output
a Mounts:License
környezeti változók neveinek alapértelmezett formátumát.
Használati rekordok lekérése a tárolóvégpontok használatával
A tároló két végpontot biztosít a használattal kapcsolatos rekordok 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 az összes rekord lekéréséhez
http://localhost:5000/records/usage-logs
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}
Példa HTTPS-végpont egy adott hónap és év rekordjainak lekérésére
http://localhost:5000/records/usage-logs/03/2024
A használati naplók végpontjai az alábbi példához hasonló JSON-választ adnak vissza:
Csatlakoztatott tároló
A használati díjak kiszámítása az quantity
érték alapján történik.
{
"apiType": "string",
"serviceName": "string",
"meters": [
{
"name": "string",
"quantity": 256345435
}
]
}
Összegzés
Ebben a cikkben megismerkedett az Azure AI Translator-tároló letöltésével, telepítésével és futtatásával kapcsolatos fogalmakkal és munkafolyamatokkal:
Az Azure AI Translator-tároló támogatja a szövegfordítást, a szinkron dokumentumfordítást és a szövegátírást.
A tárolólemezképek a tárolóregisztrációs adatbázisból töltődnek le, és a Dockerben futnak.
A számlázási adatokat meg kell adni egy tároló példányosításakor.