재사용할 컨테이너 만들기

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컨테이너 레시피를 사용하여 재사용 가능한 Azure AI 컨테이너를 만들 수 있습니다. 컨테이너를 구성 설정의 일부 또는 전부를 사용하여 만들면 구성 설정 없이 컨테이너를 시작할 수 있습니다.

새 컨테이너 계층(설정 포함)이 있고 이를 로컬에서 테스트한 경우 컨테이너 레지스트리에 컨테이너를 저장할 수 있습니다. 컨테이너가 시작되면 현재 컨테이너에 저장되어 있지 않은 설정만 필요합니다. 프라이빗 레지스트리 컨테이너는 이러한 설정을 전달할 수 있는 구성 공간을 제공합니다.

Docker 실행 구문

이 문서에 나와 있는 docker run 예제의 경우 Windows 콘솔에 ^ 줄 연속 문자가 있는 것으로 가정합니다. 사용자의 용도에 따라 다음 사항을 고려합니다.

  • Docker 컨테이너에 대해 잘 알고 있지 않은 경우 인수 순서를 변경하지 마세요.
  • Windows 이외의 운영 체제나 Windows 콘솔 이외의 콘솔을 사용하는 경우 사용 중인 콘솔 및 시스템에 맞는 콘솔/터미널, 탑재를 위한 폴더 구문 및 줄 연속 문자를 사용합니다. Azure AI Services 컨테이너는 Linux 운영 체제이므로 대상 탑재에서는 Linux 스타일 폴더 구문을 사용합니다.
  • docker run 예제는 c: 드라이브 디렉터리를 사용하여 Windows에서 권한이 충돌하는 것을 방지합니다. 입력 디렉터리로 특정 디렉터리를 사용해야 할 경우 Docker 서비스 권한을 받아야 할 수도 있습니다.

이미지에 구성 설정을 저장하지 않음

각 서비스에 대한 docker run 명령어 예제는 컨테이너에 구성 설정을 저장하지 않습니다. 콘솔 또는 레지스트리 서비스에서 컨테이너를 시작하는 경우 이러한 구성 설정을 전달해야 합니다. 프라이빗 레지스트리 컨테이너는 이러한 설정을 전달할 수 있는 구성 공간을 제공합니다.

레시피 재사용: 모든 구성 설정을 컨테이너에 저장

모든 구성 설정을 저장하려면 해당 설정으로 Dockerfile을 만듭니다.

이 방법의 문제:

  • 새 컨테이너에는 원래 컨테이너와 다른 이름과 태그가 있습니다.
  • 이 설정을 변경하려면 Dockerfile의 값을 변경하고, 이미지를 다시 빌드하고, 레지스트리에 다시 게시해야 합니다.
  • 컨테이너 레지스트리 또는 로컬 호스트에 대한 액세스 권한이 있는 사용자는 컨테이너를 실행하고 Azure AI Services 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.
  • 사용 중인 Azure AI 서비스에 입력 탑재가 필요하지 않은 경우 Dockerfile에 COPY 줄을 추가하지 마세요.

사용하려는 기존 Azure AI Services 컨테이너에서 가져와 Dockerfile을 만들고 Dockerfile의 docker 명령을 사용하여 컨테이너에 필요한 정보를 설정하거나 가져옵니다.

이 예제는 다음과 같이 작성되었습니다.

  • ENV 명령을 사용하여 호스트의 환경 키에서 {BILLING_ENDPOINT} 청구 엔드포인트를 설정합니다.
  • `ENV 명령을 사용하여 호스트의 환경 키에서 {ENDPOINT_KEY} 청구 API-key를 설정합니다.

레시피 재사용: 컨테이너에 청구 설정 저장

이 예는 Dockerfile에서 언어 서비스의 감정 컨테이너를 빌드하는 방법을 보여 줍니다.

FROM mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/sentiment:latest
ENV billing={BILLING_ENDPOINT}
ENV apikey={ENDPOINT_KEY}
ENV EULA=accept

필요에 따라 로컬로 또는 프라이빗 레지스트리 컨테이너에서 컨테이너를 빌드 및 실행합니다.

레시피 재사용: 컨테이너에 청구 및 탑재 설정 저장

이 예제에서는 Dockerfile에서 청구 및 모델을 저장하는 Language Understanding을 사용하는 방법을 보여줍니다.

  • COPY 명령을 사용하여 호스트의 파일 시스템에서 LUIS(언어 이해) 모델 파일을 복사합니다.
  • LUIS 컨테이너는 둘 이상의 모델을 지원합니다. 모든 모델이 동일한 폴더에 저장된 경우 하나의 COPY 문만 필요합니다.
  • 모델 입력 디렉터리의 상대 부모에서 docker 파일을 실행합니다. 다음 예에서는 /input의 상대 부모에서 docker build 및 docker run 명령을 실행합니다. COPY 명령의 첫 번째 /input은 호스트 컴퓨터의 디렉터리입니다. 두 번째 /input은 컨테이너의 디렉터리입니다.
FROM <container-registry>/<cognitive-service-container-name>:<tag>
ENV billing={BILLING_ENDPOINT}
ENV apikey={ENDPOINT_KEY}
ENV EULA=accept
COPY /input /input

필요에 따라 로컬로 또는 프라이빗 레지스트리 컨테이너에서 컨테이너를 빌드 및 실행합니다.

로컬 호스트에서 컨테이너를 사용하는 방법

Docker 파일을 빌드하려면 <your-image-name>을 이미지의 새 이름으로 바꾸고 다음을 수행합니다.

docker build -t <your-image-name> .

이미지를 실행하고 컨테이너가 중지될 때 제거합니다(--rm).

docker run --rm <your-image-name>

프라이빗 레지스트리에 컨테이너를 추가하는 방법

Dockerfile을 사용하여 프라이빗 컨테이너 레지스트리에 새 이미지를 배치하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. 조리법 재사용의 텍스트를 사용하여 Dockerfile을 만듭니다. Dockerfile에는 확장명이 없습니다.

  2. 꺾쇠 괄호의 모든 값을 사용자 고유의 값으로 바꿉니다.

  3. 다음 명령을 사용하여 명령줄 또는 터미널에서 이미지에 파일을 빌드합니다. 꺾쇠 괄호 <>의 값을 사용자 고유의 컨테이너 이름 및 태그로 바꿉니다.

    태그 옵션 -t를 이용하여 컨테이너에 대해 변경한 내용에 대한 정보를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 modified-LUIS의 컨테이너 이름은 원래 컨테이너가 계층화되었음을 나타냅니다. with-billing-and-model의 태그 이름은 LUIS(언어 이해) 컨테이너가 수정된 방법을 나타냅니다.

    docker build -t <your-new-container-name>:<your-new-tag-name> .

  4. 콘솔에서 Azure CLI에 로그인합니다. 이 명령은 브라우저를 열고 인증을 요구합니다. 인증된 후에는 브라우저를 닫고 콘솔에서 작업을 계속할 수 있습니다.

    az login

  5. 콘솔에서 Azure CLI를 사용하여 프라이빗 레지스트리에 로그인합니다.

    꺾쇠 괄호의 값 <my-registry>를 사용자 고유의 레지스트리 이름으로 바꿉니다.

    az acr login --name <my-registry>

    서비스 사용자가 할당된 경우 docker 로그인으로 로그인할 수도 있습니다.

    docker login <my-registry>.azurecr.io

  6. 프라이빗 레지스트리 위치를 사용하여 컨테이너를 태그합니다. 꺾쇠 괄호의 값 <my-registry>를 사용자 고유의 레지스트리 이름으로 바꿉니다.

    docker tag <your-new-container-name>:<your-new-tag-name> <my-registry>.azurecr.io/<your-new-container-name-in-registry>:<your-new-tag-name>

    태그 이름을 사용하지 않는 경우 latest를 의미합니다.

  7. 프라이빗 컨테이너 레지스트리에 새 이미지를 푸시합니다. 프라이빗 컨테이너 레지스트리를 보면 다음 CLI 명령에 사용되는 컨테이너 이름이 리포지토리의 이름이 됩니다.

    docker push <my-registry>.azurecr.io/<your-new-container-name-in-registry>:<your-new-tag-name>

다음 단계

Azure Container Instance 생성 및 사용