Installare ed eseguire i contenitori

Articolo
05/30/2024

Il supporto per i contenitori è attualmente disponibile con la versione 2022-08-31 (GA) di Document Intelligence per tutti i modelli e 2023-07-31 (GA) solo per lettura e layout:

✔️ Vedere Installare ed eseguire contenitori di Document Intelligence per la documentazione dei contenitori supportata.

Questo contenuto si applica a:v3.0 (GA)v3.1 (GA)

Azure AI Document Intelligence è un servizio di intelligenza artificiale di Azure che consente di creare software di elaborazione dati automatizzato usando la tecnologia di Machine Learning. Intelligence per i documenti consente di identificare ed estrarre testo, coppie chiave/valore, segni di selezione, dati di tabella e altro ancora dai documenti. I risultati vengono recapitati come dati strutturati. /include le relazioni nel file originale.

Questo articolo illustra come scaricare, installare ed eseguire contenitori di Document Intelligence. I contenitori consentono di eseguire il servizio Document Intelligence nel proprio ambiente. I contenitori sono ottimi per requisiti specifici di sicurezza e governance dei dati.

I modelli di lettura e layout sono supportati dai contenitori document intelligence v3.1.
I modelli Read, Layout, General Document, ID Document, Receipt, Invoice, Business Card e Custom sono supportati dai contenitori document intelligence v3.0.
Il modello Biglietto da visita è attualmente supportato solo nei contenitori v2.1.

Prerequisiti

Per iniziare, è necessario un account Azure attivo. Se non si ha un account, è possibile crearne uno gratuito.

Per usare i contenitori di Document Intelligence sono necessari anche gli elementi seguenti:

Richiesto	Scopo
Familiarità con Docker	È opportuno avere una conoscenza di base dei concetti relativi a Docker, tra cui registri, repository, contenitori e immagini dei contenitori, nonché dei `docker`comandi e della terminologia di base.
Motore Docker installato	È necessario il motore Docker installato in un computer host. Docker offre pacchetti per la configurazione dell'ambiente Docker in macOS, Windows e Linux. Per una panoramica dei concetti fondamentali relativi a Docker e ai contenitori, vedere Docker overview (Panoramica di Docker). 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.
Risorsa di Intelligence sui documenti	Una risorsa di Intelligence per documenti di Azure per intelligenza artificiale a servizio singolo o multiservizio nella portale di Azure. Per usare i contenitori, è necessario avere la chiave associata e l'URI dell'endpoint. Entrambi i valori sono disponibili nella pagina Portale di Azure Document Intelligence Keys and Endpoint (Chiavi di intelligence per documenti ed endpoint): {FORM_RECOGNIZER_KEY}: una delle due chiavi di risorsa disponibili. {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}: l'endpoint per la risorsa usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione.

Facoltativo	Scopo
Interfaccia della riga di comando di Azure	L'interfaccia della riga di comando di Azure consente di usare un set di comandi online per creare e gestire le risorse di Azure. È disponibile per l'installazione in ambienti Windows, macOS e Linux e può essere eseguita in un contenitore Docker e in Azure Cloud Shell.

Requisiti per il 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).

Indicazioni e requisiti per i contenitori

Contenitori di supporto necessari

Nella tabella seguente sono elencati uno o più contenitori di supporto per ogni contenitore di Document Intelligence scaricato. Per altre informazioni, vedere la sezione Fatturazione.

Contenitore di funzionalità	Supporto dei contenitori
Lettura	Non obbligatorio
Layout	Non obbligatorio
Biglietto da visita	Lettura
Documento generale	Layout
Fattura	Layout
Ricevuta	Lettura o layout
Documento di identità	Lettura
Modello personalizzato	Layout

Core CPU e memoria consigliati

Nota

I valori minimi e consigliati sono basati sui limiti di Docker e non sulle risorse del computer host.

Contenitori di Intelligence sui documenti

Contenitore	Requisiti minimi	Requisiti consigliati
`Read`	`8` core, 10 GB di memoria	`8` core, 24 GB di memoria
`Layout`	`8` core, 16 GB di memoria	`8` core, 24 GB di memoria
`Business Card`	`8` core, 16 GB di memoria	`8` core, 24 GB di memoria
`General Document`	`8` core, 12 GB di memoria	`8` core, 24 GB di memoria
`ID Document`	`8` core, 8 GB di memoria	`8` core, 24 GB di memoria
`Invoice`	`8` core, 16 GB di memoria	`8` core, 24 GB di memoria
`Receipt`	`8` core, 11 GB di memoria	`8` core, 24 GB di memoria
`Custom Template`	`8` core, 16 GB di memoria	`8` core, 24 GB di memoria

Ogni core deve essere di almeno 2,6 gigahertz (GHz) o superiore.
Core e memoria corrispondono alle impostazioni --cpus e --memory che vengono usate come parte del comando docker compose o docker run.

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 il comando docker-compose up

Sostituire i valori {ENDPOINT_URI} e {API_KEY} con l'URI dell'endpoint della risorsa e la chiave dalla pagina delle risorse di Azure.
Assicurarsi che il EULA valore sia impostato su accept.
I valori EULA, Billing e ApiKey devono essere specificati. In caso contrario, il contenitore non potrà essere avviato.

Importante

Le chiavi vengono usate per accedere alla risorsa di Document Intelligence. Non condividerle. Archiviarle in una posizione sicura, ad esempio usando Azure Key Vault. È inoltre consigliabile rigenerare queste chiavi regolarmente. 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 continuato al servizio.

L'esempio di codice seguente è un esempio autonomo docker compose per eseguire il contenitore Document Intelligence Layout. Con docker compose si usa un file YAML per configurare i servizi dell'applicazione. Con il comando docker-compose up si creano e si avviano quindi tutti i servizi dalla configurazione. Immettere i valori {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} e {FORM_RECOGNIZER_KEY} per l'istanza del contenitore Layout.

version: "3.9"
services:
  azure-form-recognizer-read:
    container_name: azure-form-recognizer-read
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/read-3.1
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
    ports:
      - "5000:5000"
    networks:
      - ocrvnet
networks:
  ocrvnet:
    driver: bridge