Usare contenitori di Servizi di Azure AI

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In Microsoft Container Registry sono disponibili immagini del contenitore per Servizi di Azure AI che è possibile usare per distribuire un servizio in contenitori che incapsula una singola API di Servizi di Azure AI.

Per distribuire e usare un contenitore di Servizi di Azure AI, è necessario che si verifichino le tre attività seguenti:

  1. L'immagine del contenitore per la specifica API Servizi di Azure AI da usare viene scaricata e distribuita in un host contenitore, ad esempio un server Docker locale, un'istanza di Azure Container o il servizio Azure Kubernetes.
  2. Le applicazioni client inviano i dati all'endpoint fornito dal servizio in contenitori e recuperano i risultati esattamente come da una risorsa cloud Servizi di Azure AI.
  3. Periodicamente, le metriche di utilizzo per il servizio in contenitori vengono inviate a una risorsa Servizi di Azure AI per calcolare la fatturazione per il servizio.

Diagram of an Azure AI Services container deployed to a container host and consumed by a client application.

Anche quando si usa un contenitore, è necessario effettuare il provisioning di una risorsa Servizi di Azure AI in Azure ai fini della fatturazione. Le applicazioni client inviano le richieste al servizio in contenitori, vale a dire che i dati potenzialmente sensibili non vengono inviati all'endpoint Servizi di Azure AI in Azure, ma il contenitore deve potersi connettere periodicamente alla risorsa Servizi di Azure AI in Azure per inviare le metriche di utilizzo per la fatturazione.

Immagini dei contenitori di Servizi di Azure AI

Ogni contenitore offre un subset di funzionalità di Servizi di Azure AI. Ad esempio, non tutte le funzionalità del servizio di linguaggio si trovano in un unico contenitore. Il rilevamento della lingua, la traduzione e l'analisi valutazione corrispondono ognuno a contenitori separati. Tuttavia, i passaggi di configurazione sono simili per ogni contenitore.

Per il servizio di linguaggio, ognuna delle tre funzionalità di base è associata a un'immagine separata:

Funzionalità Immagine
Estrazione frasi chiave mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/keyphrase
Rilevamento lingua mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/language
Analisi del sentiment v3 (in inglese) mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/sentiment:3.0-en

Nota

Analisi del sentiment supporta altre lingue attraverso la sostituzione di en nell'immagine con il codice lingua corretto

È possibile usare il comando pull di Docker per scaricare i contenitori e usarli direttamente dal computer. Alcuni contenitori sono in uno stato di anteprima pubblica "controllata" ed è necessario richiedere in modo esplicito l'accesso per usarli. In caso contrario, i contenitori sono disponibili per l'uso da parte di chiunque con la distribuzione di Servizi di Azure AI.

Per un elenco completo delle immagini dei contenitori di Servizi di Azure AI attualmente disponibili con le note specifiche per ognuna, vedere Immagini dei contenitori di Servizi di Azure AI.

Configurazione del contenitore di Servizi di Azure AI

Quando si distribuisce un'immagine del contenitore di Servizi di Azure AI in un host, è necessario specificare tre impostazioni.

Impostazione Descrizione
ApiKey Chiave del servizio Azure per intelligenza artificiale distribuito, usata per la fatturazione.
Fatturazione URI endpoint del servizio Azure per intelligenza artificiale distribuito, usato per la fatturazione.
Eula Valore di accettazione per specificare che si accetta la licenza per il contenitore.

Utilizzo di Servizi di Azure AI da un contenitore

Una volta distribuito il contenitore di Servizi di Azure AI, le applicazioni utilizzano l'endpoint di Servizi di Azure AI in contenitori anziché l'endpoint Azure predefinito. L'applicazione client deve essere configurata con l'endpoint appropriato per il contenitore, ma non deve fornire una chiave di sottoscrizione per l'autenticazione. È possibile implementare una soluzione di autenticazione personalizzata e applicare restrizioni di sicurezza di rete in base alle esigenze dello scenario specifico dell'applicazione.