サンプルラベル付けツールのデプロイ

[アーティクル]
08/23/2023

このコンテンツの適用対象: v2.1。

ヒント

強化されたエクスペリエンスと高度なモデル品質のためには、Document Intelligence v3.0 Studio をお試しください。
v3.0 Studio では、v2.1 ラベル付きデータでトレーニングされたすべてのモデルがサポートされます。
v2.1 から v3.0 への移行の詳細については、API 移行ガイドを参照してください。
v3.0 バージョンで作業開始するには、REST API または、C#、Java、JavaScript、Python の SDK クイックスタートを "参照" してください。

Note

クラウドでホストされるラベル付けツールは、https://fott-2-1.azurewebsites.net/ から利用できます。このドキュメントの手順は、サンプルラベル付けツールをお客様ご自身で導入される場合のみ、ご参照ください。

Document Intelligence のサンプルラベル付けツールは、教師あり学習向けに、フォーム (ドキュメント) に手動でラベルを付けることができる、簡単なユーザーインターフェイス (UI) のアプリケーションです。この記事では、次の方法についてのリンクと説明を提供します。

サンプルラベル付けツールをローカルで実行する
サンプルラベル付けツールを Azure コンテナーインスタンス (ACI) にデプロイする
オープンソースの OCR Form Labeling Tool を使用して、それに貢献する

サンプルラベル付けツールをローカルで実行する

データのラベル付けを最も簡単に始めるには、サンプルラベル付けツールをローカルで実行します。以下のクイックスタートでは、Document Intelligence REST API とサンプルラベル付けツールを使用し、手動でラベル付けされたデータでカスタムモデルをトレーニングします。

Azure AI Document Intelligence の概要。

Azure Container Instances (ACI) を使用してデプロイする

始める前に、Azure コンテナーインスタンス (ACI) には、2 つの方法でサンプルラベル付けツールをデプロイできることを留意することが重要です。いずれのオプションも、ACI を使用してサンプルラベル付けツールを実行します。

Azure Portal の使用
Azure CLI の使用

Azure portal

Azure portal を使用して新しいリソースを作成するには、次の手順のようにします。

Azure portal にサインインします。
[リソースの作成] を選択します。
次に、 [Web アプリ] を選択します。
最初に、 [基本] タブが選択されていることを確認します。次に、いくつかの情報を指定する必要があります。
- [サブスクリプション] - 既存の Azure サブスクリプションを選択します
- [リソースグループ] - 既存のリソースグループを再利用するか、このプロジェクト用に新しいリソースグループを作成することができます。新しいリソースグループを作成することをお勧めします。
- [名前] - Web アプリの名前を指定します。
- [発行] - [Docker コンテナー] を選択します
- [オペレーティングシステム] - [Linux] を選択します
- [リージョン] - 適切なリージョンを選択します。
- [Linux プラン] - App Service の価格レベルとプランを選択します。
次に、 [Docker] タブを選択します。
ここでは、Docker コンテナーを構成します。特に注意がない限り、すべてのフィールドが必須です。

[オプション] - [単一コンテナー] を選択します
[イメージソース] - [プライベートレジストリ] を選択します
[サーバー URL] - https://mcr.microsoft.com に設定します
[ユーザー名] (省略可能) - ユーザー名を作成します。
[パスワード] (省略可能) - 憶えやすい安全なパスワードを作成します。
[イメージとタグ] - mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/custom-form/labeltool:latest-2.1 に設定します
[継続的配置] - 開発チームがサンプルラベル付けツールを変更したときに自動更新を受信する場合は、これをオンに設定します。
[スタートアップコマンド] - ./run.sh eula=accept に設定します

Configure Docker

次に、 [確認と作成] を選択し、 [作成] を選択して Web アプリをデプロイします。完了すると、リソースの [概要] で指定した URL で Web アプリにアクセスできるようになります。

継続的なデプロイ

Web アプリを作成したら、継続的デプロイオプションを有効にすることができます。

左側のウィンドウで、 [コンテナーの設定] を選択します。
メインウィンドウで、[継続的配置] に移動し、 [オン] と [オフ] ボタンを切り替え、基本設定を設定します。

Note

Web アプリを作成するときに、承認と認証を構成することもできます。これは、開始するために必要なことではありません。

重要

Web アプリが https アドレスで表示されるようにするために、TLS を有効にしなければならない場合があります。 TLS エンドポイントを有効にするための手順に従って、Web アプリの TLS/SSL を有効にするサイドカーコンテナーを設定してください。

Azure CLI

Azure portal を使用する代わりに、Azure CLI を使用してリソースを作成することもできます。続ける前に、Azure CLI をインストールする必要があります。既に Azure CLI を使用している場合は、このステップを省略できます。

このコマンドについて知っておくべきことがいくつかあります。

DNS_NAME_LABEL=aci-demo-$RANDOM ではランダムな DNS 名が生成されます。
このサンプルでは、リソースの作成に使用できるリソースグループがあることを前提としています。 <resource_group_name> は、サブスクリプションに関連付けられている有効なリソースグループに置き換えます。
リソースを作成する場所を指定する必要があります。 <region name> は、Web アプリの目的のリージョンに置き換えます。
このコマンドでは、EULA が自動的に受け入れられます。

Azure CLI から次のコマンドを実行して、サンプルラベル付けツール用の Web アプリリソースを作成します。

DNS_NAME_LABEL=aci-demo-$RANDOM

az container create \
  --resource-group <resource_group_name> \
  --name <name> \
  --image mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/custom-form/labeltool:latest-2.1 \
  --ports 3000 \
  --dns-name-label $DNS_NAME_LABEL \
  --location <region name> \
  --cpu 2 \
  --memory 8 \
  --command-line "./run.sh eula=accept"

認可のために Microsoft Entra ID に接続する

Web アプリを Microsoft Entra ID に接続することをお勧めします。この接続により、有効な資格情報を持つユーザーのみがサインインして Web アプリを使用できるようになります。 App Service アプリの構成の手順に従って、Microsoft Entra ID に接続します。

GitHub でのオープンソース

GitHub のオープンソースプロジェクトの OCR Form Labeling Tool を使用することもできます。このツールは、React + Redux を使用してビルドされ、TypeScript で記述された Web アプリケーションです。詳細については、または投稿に関しては、OCR Form Labeling Tool に関するページを参照してください。

次のステップ

ラベルを使用したトレーニングのクイックスタートを使用し、ツールを使用してトレーニングデータに手動でラベルを付ける方法、および教師あり学習を行う方法について学習します。

サンプル ラベル付けツールのデプロイ

サンプル ラベル付けツールをローカルで実行する