Installare ed eseguire contenitori di Analisi del sentiment
I contenitori consentono di ospitare l'API Analisi del sentiment nell'infrastruttura personalizzata. Se si hanno requisiti di sicurezza o governance dei dati che non possono essere soddisfatti chiamando Analisi del sentiment in modalità remota, i contenitori potrebbero essere un'opzione valida.
Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.
Prerequisiti
Prima di usare i contenitori di Analisi del sentiment, è necessario soddisfare i prerequisiti seguenti. Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.
- Docker installato in un computer host. Docker deve essere configurato per consentire ai contenitori di connettersi ai dati di fatturazione e inviarli ad Azure.
- In Windows, è anche necessario configurare Docker per supportare i contenitori Linux.
- È necessario avere una conoscenza di base dei concetti di Docker.
- lingua con il piano tariffario gratuito (F0) o standard (S).
Raccogliere i parametri obbligatori
Sono necessari tre parametri principali per tutti i contenitori di Intelligenza artificiale di Azure. Le Condizioni di licenza software Microsoft devono essere presenti con il valore accept. Sono necessari anche un URI endpoint e una chiave API.
URI endpoint
Il {ENDPOINT_URI}
valore è disponibile nella pagina panoramica portale di Azure della risorsa dei servizi di intelligenza artificiale di Azure corrispondente. Passare alla pagina Panoramica , passare il puntatore del mouse sull'endpoint e visualizzare un'icona Copia negli Appunti. Copiare e usare l'endpoint, se necessario.
Chiavi
Il {API_KEY}
valore viene usato per avviare il contenitore ed è disponibile nella pagina Chiavi di portale di Azure della risorsa dei servizi di intelligenza artificiale di Azure corrispondente. Passare alla pagina Chiavi e selezionare l'icona Copia negli Appunti .
Importante
Queste chiavi di sottoscrizione vengono usate per accedere all'API dei servizi di intelligenza artificiale di Azure. Non condividere le chiavi. Archiviarli in modo sicuro. Ad esempio, usare Azure Key Vault. È anche consigliabile rigenerare regolarmente queste chiavi. Per effettuare una chiamata API è necessaria una sola chiave. Quando si rigenera la prima chiave, è possibile usare la seconda chiave per l'accesso continuo al servizio.
Requisiti e consigli per i computer host
L'host è un computer basato su x64 che esegue il contenitore Docker. Può essere un computer dell'ambiente locale o un servizio di hosting Docker in Azure, tra cui:
- Servizio Azure Kubernetes.
- Istanze di Azure Container.
- Cluster Kubernetes distribuito in Azure Stack. Per altre informazioni, vedere Deploy Kubernetes to Azure Stack (Distribuire Kubernetes in Azure Stack).
Nella tabella seguente vengono descritte le specifiche minime e consigliate per il contenitore disponibile. Ogni core CPU deve essere almeno di 2,6 gigahertz (GHz) o superiore. Sono elencate anche le transazioni consentite al secondo (TPS).
Specifiche host minime | Specifiche host consigliate | TPS minimo | Numero massimo di tps | |
---|---|---|---|---|
Analisi del sentiment | 1 core, 2 GB di memoria | 4 core, 8 GB di memoria | 15 | 30 |
Core CPU e memoria corrispondono alle --cpus
impostazioni e --memory
, usate come parte del docker run
comando .
Ottenere l'immagine del contenitore con docker pull
L'immagine del contenitore Analisi del sentiment è disponibile nel sindacato del mcr.microsoft.com
registro contenitori. Si trova all'interno del azure-cognitive-services/textanalytics/
repository ed è denominato sentiment
. Il nome completo dell'immagine del contenitore è, mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/sentiment
Per usare la versione più recente del contenitore, è possibile usare il tag , che è per l'inglese latest
. È anche possibile trovare un elenco completo dei contenitori per le lingue supportate usando i tag in MCR.
Il contenitore contenitore di analisi del sentiment v3 è disponibile in diverse lingue. Per scaricare il contenitore per il contenitore in lingua inglese, usare il comando seguente.
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/sentiment:3.0-en
Suggerimento
È possibile usare il comando docker images per visualizzare l'elenco delle immagini dei contenitori scaricate. Ad esempio, il comando seguente visualizza l'ID, il repository e il tag di ogni immagine del contenitore scaricata, in formato tabella:
docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
<image-id> <repository-path/name> <tag-name>
Eseguire il contenitore con docker run
Quando il contenitore si trova nel computer host, usare il comando docker run per eseguire i contenitori. Il contenitore continuerà a essere eseguito fino a quando non viene arrestato.
Importante
- I comandi di Docker nelle sezioni seguenti usano la barra rovesciata,
\
, come carattere di continuazione di riga. Sostituirla o rimuoverla in base ai requisiti del sistema operativo host. - È necessario specificare le opzioni
Eula
,Billing
eApiKey
per eseguire il contenitore. In caso contrario, il contenitore non si avvia. Per altre informazioni, vedereFatturazione.
Per eseguire il contenitore Analisi del sentiment, eseguire il comando seguente docker run
. Sostituire i segnaposto seguenti con i propri valori:
Segnaposto | Valore | Formato o esempio |
---|---|---|
{API_KEY} | Chiave per la risorsa Language. È possibile trovarla nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa, nella portale di Azure. | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
{ENDPOINT_URI} | Endpoint per l'accesso all'API. È possibile trovarla nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa, nella portale di Azure. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{IMAGE_TAG} | Tag immagine che rappresenta la lingua del contenitore da eseguire. Assicurarsi che corrisponda al docker pull comando usato. |
3.0-en |
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 8g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/sentiment:{IMAGE_TAG} \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
Questo comando:
- Esegue un contenitore di Analisi del sentiment dall'immagine del contenitore
- Alloca un core CPU e 8 GB di memoria
- Espone la porta TCP 5000 e alloca un pseudo terminale TTY per il contenitore
- Rimuove automaticamente il contenitore dopo la chiusura. L'immagine del contenitore rimane disponibile nel computer host.
Eseguire più contenitori nello stesso host
Se si intende eseguire più contenitori con porte esposte, assicurarsi di eseguire ogni contenitore con una porta esposta diversa. Eseguire ad esempio il primo contenitore sulla porta 5000 e il secondo sulla porta 5001.
È possibile avere questo contenitore e un contenitore di servizi di intelligenza artificiale di Azure diverso in esecuzione nell'host insieme. È anche possibile avere più contenitori dello stesso contenitore di servizi di intelligenza artificiale di Azure in esecuzione.
Eseguire una query sull'endpoint di stima del contenitore
Il contenitore fornisce le API dell'endpoint di stima della query basata su REST.
Usare l'host http://localhost:5000
per le API del contenitore.
Verificare che il contenitore sia in esecuzione
Per verificare se il contenitore è in esecuzione, sono disponibili diverse opzioni. Individuare l'indirizzo IP esterno e la porta esposta del contenitore in questione e aprire il Web browser preferito. Usare i vari URL di richiesta che seguono per verificare che il contenitore sia in esecuzione. Gli URL di richiesta di esempio elencati di seguito sono http://localhost:5000
, ma il contenitore specifico può variare. Assicurarsi di basarsi sull'indirizzo IP esterno del contenitore e sulla porta esposta.
URL della richiesta | Scopo |
---|---|
http://localhost:5000/ |
Il contenitore fornisce un home page. |
http://localhost:5000/ready |
Richiesto con GET, questo URL fornisce una verifica che il contenitore sia pronto per accettare una query sul modello. Questa richiesta può essere usata per i probe di attività e di idoneità di Kubernetes. |
http://localhost:5000/status |
Richiesto anche con GET, questo URL verifica se la chiave API usata per avviare il contenitore è valida senza causare una query dell'endpoint. Questa richiesta può essere usata per i probe di attività e di idoneità di Kubernetes. |
http://localhost:5000/swagger |
Il contenitore fornisce un set completo di documentazione per gli endpoint e una funzionalità Prova. Con questa funzionalità, è possibile immettere le impostazioni in un modulo HTML basato sul Web ed eseguire la query senza scrivere codice. Dopo che la query restituisce il risultato, viene fornito un comando CURL di esempio per illustrare il formato richiesto per il corpo e le intestazioni HTTP. |
Eseguire il contenitore disconnesso da Internet
Per usare questo contenitore disconnesso da Internet, è prima necessario richiedere l'accesso compilando un'applicazione e acquistando un piano di impegno. Per altre informazioni, vedere Usare contenitori Docker in ambienti disconnessi .
Se è stato approvato per eseguire il contenitore disconnesso da Internet, usare l'esempio seguente che mostra la formattazione del docker run
comando che verrà usato con valori segnaposto. Sostituire questi valori segnaposto con valori personalizzati.
Il DownloadLicense=True
parametro nel docker run
comando scaricherà un file di licenza che consentirà l'esecuzione del contenitore Docker quando non è connesso a Internet. Contiene anche una data di scadenza, dopo la quale il file di licenza non sarà valido per eseguire il contenitore. È possibile usare un file di licenza solo con il contenitore appropriato per cui è stato approvato. Ad esempio, non è possibile usare un file di licenza per un contenitore di riconoscimento vocale con un contenitore di Intelligence per i documenti.
Segnaposto | Valore | Formato o esempio |
---|---|---|
{IMAGE} |
Immagine del contenitore da usare. | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice |
{LICENSE_MOUNT} |
Percorso in cui verrà scaricata la licenza e montata. | /host/license:/path/to/license/directory |
{ENDPOINT_URI} |
Endpoint per l'autenticazione della richiesta di servizio. È possibile trovarla nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa, nella portale di Azure. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{API_KEY} |
Chiave per la risorsa Analisi del testo. È possibile trovarla nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa, nella portale di Azure. | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} |
Percorso della cartella di licenza nel file system locale del contenitore. | /path/to/license/directory |
docker run --rm -it -p 5000:5000 \
-v {LICENSE_MOUNT} \
{IMAGE} \
eula=accept \
billing={ENDPOINT_URI} \
apikey={API_KEY} \
DownloadLicense=True \
Mounts:License={CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY}
Dopo aver scaricato il file di licenza, è possibile eseguire il contenitore in un ambiente disconnesso. L'esempio seguente illustra la formattazione del docker run
comando che verrà usato con valori segnaposto. Sostituire questi valori segnaposto con valori personalizzati.
Ovunque venga eseguito il contenitore, il file di licenza deve essere montato nel contenitore e il percorso della cartella di licenza nel file system locale del contenitore deve essere specificato con Mounts:License=
. È necessario specificare anche un montaggio di output in modo che sia possibile scrivere i record di utilizzo della fatturazione.
Segnaposto | Valore | Formato o esempio |
---|---|---|
{IMAGE} |
Immagine del contenitore da usare. | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice |
{MEMORY_SIZE} |
Dimensioni appropriate della memoria da allocare per il contenitore. | 4g |
{NUMBER_CPUS} |
Numero appropriato di CPU da allocare per il contenitore. | 4 |
{LICENSE_MOUNT} |
Percorso in cui verrà posizionata e montata la licenza. | /host/license:/path/to/license/directory |
{OUTPUT_PATH} |
Percorso di output per la registrazione dei record di utilizzo. | /host/output:/path/to/output/directory |
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} |
Percorso della cartella di licenza nel file system locale del contenitore. | /path/to/license/directory |
{CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY} |
Percorso della cartella di output nel file system locale del contenitore. | /path/to/output/directory |
docker run --rm -it -p 5000:5000 --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}
Arrestare il contenitore
Per arrestare il contenitore, nell'ambiente della riga di comando in cui è in esecuzione il contenitore selezionare CTRL+C.
Risoluzione dei problemi
Se si esegue il contenitore con un punto di montaggio di output e la registrazione attivata, il contenitore genera file di log utili per risolvere i problemi che si verificano durante l'avvio o l'esecuzione del contenitore.
Suggerimento
Per altre informazioni sulla risoluzione dei problemi e indicazioni, vedere Domande frequenti sui contenitori di Intelligenza artificiale di Azure.
Fatturazione
I contenitori di Analisi del sentiment inviano informazioni di fatturazione ad Azure usando una risorsa Lingua nell'account Azure.
Le query al contenitore vengono fatturate al piano tariffario della risorsa di Azure usata per il ApiKey
parametro .
I contenitori dei servizi di intelligenza artificiale di Azure non sono concessi in licenza per l'esecuzione senza essere connessi all'endpoint di misurazione o fatturazione. È necessario consentire ai contenitori di comunicare sempre le informazioni di fatturazione all'endpoint di fatturazione. I contenitori dei servizi di intelligenza artificiale di Azure non inviano a Microsoft i dati dei clienti, ad esempio l'immagine o il testo analizzato.
Connettersi ad Azure
Per eseguire il contenitore, sono necessari i valori dell'argomento di fatturazione. Questi valori consentono al contenitore di connettersi all'endpoint di fatturazione. Il contenitore segnala l'utilizzo ogni 10-15 minuti. Se il contenitore non si connette ad Azure entro la finestra temporale consentita, continuerà a essere eseguito ma non fornirà query finché l'endpoint di fatturazione non verrà ripristinato. Il tentativo di connessione viene effettuato 10 volte nello stesso intervallo di tempo di 10-15 minuti. Se non riesce a connettersi all'endpoint di fatturazione entro i 10 tentativi, il contenitore smette di gestire le richieste. Per un esempio delle informazioni inviate a Microsoft per la fatturazione, vedere domande frequenti sui contenitori di servizi di intelligenza artificiale di Azure .
Argomenti di fatturazione
Il docker run
comando avvierà il contenitore quando vengono fornite tutte e tre le opzioni seguenti con valori validi:
Opzione | Descrizione |
---|---|
ApiKey |
Chiave API della risorsa dei servizi di intelligenza artificiale di Azure usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione. Il valore di questa opzione deve essere impostato su una chiave API per la risorsa di cui è stato effettuato il provisioning specificata in Billing . |
Billing |
Endpoint della risorsa dei servizi di intelligenza artificiale di Azure usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione. Il valore di questa opzione deve essere impostato sull'URI dell'endpoint di una risorsa di Azure di cui è stato effettuato il provisioning. |
Eula |
Indica che è la licenza per il contenitore è stata accettata. Il valore di questa opzione deve essere impostato su accept. |
Per altre informazioni su queste opzioni, vedere Configurare i contenitori.
Riepilogo
In questo articolo sono stati illustrati i concetti e il flusso di lavoro per il download, l'installazione e l'esecuzione di contenitori di Analisi del sentiment. In sintesi:
- Analisi del sentiment fornisce contenitori Linux per Docker
- Le immagini dei contenitori vengono scaricate da Registro Container Microsoft.
- Le immagini dei contenitori vengono eseguite in Docker.
- Quando si crea un'istanza di un contenitore, è necessario specificare le informazioni di fatturazione.
Importante
I contenitori di Intelligenza artificiale di Azure non vengono concessi in licenza per l'esecuzione senza essere connessi ad Azure per la misurazione. I clienti devono consentire ai contenitori di comunicare sempre le informazioni di fatturazione al servizio di misurazione. I contenitori di Intelligenza artificiale di Azure non inviano i dati dei clienti (ad esempio, testo analizzato) a Microsoft.
Passaggi successivi
- Vedere Configurare i contenitori per le impostazioni di configurazione.