Instalowanie i uruchamianie kontenerów wyodrębniania kluczowych fraz

  • Artykuł

Kontenery umożliwiają hostowanie interfejsu API wyodrębniania kluczowych fraz we własnej infrastrukturze. Jeśli masz wymagania dotyczące zabezpieczeń lub ładu danych, których nie można spełnić przez zdalne wywoływanie wyodrębniania kluczowych fraz, kontenery mogą być dobrym rozwiązaniem.

Uwaga

  • Bezpłatne konto jest ograniczone do 5000 rekordów tekstowych miesięcznie, a tylko warstwy cenoweBezpłatna i Standardowa są ważne dla kontenerów. Aby uzyskać więcej informacji na temat stawek żądań transakcji, zobacz Limity danych i usług.

Kontenery umożliwiają uruchamianie interfejsów API wyodrębniania kluczowych fraz we własnym środowisku i doskonale nadają się do konkretnych wymagań dotyczących zabezpieczeń i ładu danych. Kontenery wyodrębniania kluczowych fraz zapewniają zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego w nieprzetworzonym tekście i obejmują trzy główne funkcje: analizę tonacji, wyodrębnianie kluczowych fraz i wykrywanie języka.

Wymagania wstępne

  • Jeśli nie masz subskrypcji platformy Azure, utwórz bezpłatne konto.
  • Platforma Docker zainstalowana na komputerze hosta. Platforma Docker musi być skonfigurowana tak, aby umożliwić kontenerom łączenie się z danymi rozliczeniowymi i wysyłanie ich na platformę Azure.
  • z warstwą cenową Bezpłatna (F0) lub Standardowa (S).

Zbieranie wymaganych parametrów

Wymagane są trzy podstawowe parametry dla wszystkich kontenerów usługi Azure AI. Postanowienia licencyjne dotyczące oprogramowania firmy Microsoft muszą być obecne z wartością akceptacji. Wymagany jest również identyfikator URI punktu końcowego i klucz interfejsu API.

Identyfikator URI punktu końcowego

Wartość {ENDPOINT_URI} jest dostępna na stronie Azure Portal Przegląd odpowiedniego zasobu usług Azure AI. Przejdź do strony Przegląd , umieść kursor nad punktem końcowym, a zostanie wyświetlona ikona Kopiuj do schowka . Skopiuj i użyj punktu końcowego w razie potrzeby.

Zrzut ekranu przedstawiający zbieranie identyfikatora URI punktu końcowego do późniejszego użycia.

Klucze

Wartość {API_KEY} jest używana do uruchamiania kontenera i jest dostępna na stronie Klucze Azure Portal odpowiedniego zasobu usług Azure AI. Przejdź do strony Klucze i wybierz ikonę Kopiuj do schowka .

Zrzut ekranu przedstawiający pobranie jednego z dwóch kluczy do późniejszego użycia.

Ważne

Te klucze subskrypcji są używane do uzyskiwania dostępu do interfejsu API usług AI platformy Azure. Nie udostępniaj kluczy. Przechowuj je bezpiecznie. Na przykład użyj usługi Azure Key Vault. Zalecamy również regularne ponowne generowanie tych kluczy. Wywołanie interfejsu API jest konieczne tylko jednym kluczem. Podczas ponownego generowania pierwszego klucza można użyć drugiego klucza w celu dalszego dostępu do usługi.

Wymagania i zalecenia dotyczące komputera hosta

Host jest komputerem opartym na architekturze x64, na który działa kontener platformy Docker. Może to być komputer w środowisku lokalnym lub usługa hostingu platformy Docker na platformie Azure, taka jak:

W poniższej tabeli opisano minimalne i zalecane specyfikacje dla dostępnych kontenerów wyodrębniania kluczowych fraz. Każdy rdzeń procesora CPU musi być co najmniej 2,6 gigahertz (GHz) lub szybszy. Wyświetlane są również dozwolone transakcje na sekundę (TPS).

Minimalna specyfikacja hosta Zalecane specyfikacje hosta Minimalny moduł TPS Maksymalna liczba modułów TPS
Wyodrębnianie kluczowych fraz 1 rdzeń, 2 GB pamięci 1 rdzeń, 4 GB pamięci 15 30

Rdzenie procesora CPU i pamięć odpowiadają --cpus ustawieniu i --memory , które są używane w ramach docker run polecenia .

Pobieranie obrazu kontenera za pomocą polecenia docker pull

Obraz kontenera wyodrębniania kluczowych fraz można znaleźć w syndykacie mcr.microsoft.com rejestru kontenerów. Znajduje się on w azure-cognitive-services/textanalytics/ repozytorium i ma nazwę keyphrase. W pełni kwalifikowana nazwa obrazu kontenera to mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/keyphrase.

Aby użyć najnowszej wersji kontenera, możesz użyć tagu latest . Pełną listę tagów można również znaleźć w mcr.

Użyj polecenia , docker pull aby pobrać obraz kontenera z usługi Microsoft Container Registry.

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/keyphrase:latest

Porada

Aby wyświetlić listę pobranych obrazów kontenerów, możesz użyć polecenia docker images . Na przykład następujące polecenie wyświetla identyfikator, repozytorium i tag każdego pobranego obrazu kontenera w formacie tabeli:

docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"

IMAGE ID         REPOSITORY                TAG
<image-id>       <repository-path/name>    <tag-name>

Uruchamianie kontenera za pomocą polecenia docker run

Gdy kontener znajduje się na komputerze-hoście, użyj polecenia docker run , aby uruchomić kontenery. Kontener będzie nadal działać do momentu jego zatrzymania.

Ważne

  • Polecenia platformy Docker w poniższych sekcjach używają ukośnika odwrotnego , \jako znaku kontynuacji wiersza. Zastąp lub usuń to na podstawie wymagań systemu operacyjnego hosta.
  • Aby Eulauruchomić kontener, należy określić opcje , Billingi ApiKey . W przeciwnym razie kontener nie zostanie uruchomiony. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Rozliczenia.
  • Kontenery analizy tonacji i wykrywania języka używają interfejsu API w wersji 3 i są ogólnie dostępne. Kontener wyodrębniania kluczowych fraz używa wersji 2 interfejsu API i jest w wersji zapoznawczej.

Aby uruchomić kontener wyodrębniania kluczowych fraz , wykonaj następujące docker run polecenie. Zastąp symbole zastępcze poniżej własnymi wartościami:

Symbol zastępczy Wartość Formatowanie lub przykład
{API_KEY} Klucz zasobu wyodrębniania kluczowych fraz. Możesz go znaleźć na stronie Klucz i punkt końcowy zasobu na Azure Portal. xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
{ENDPOINT_URI} Punkt końcowy umożliwiający uzyskiwanie dostępu do interfejsu API wyodrębniania kluczowych fraz. Możesz go znaleźć na stronie Klucz i punkt końcowy zasobu na Azure Portal. https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com 
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/keyphrase \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

To polecenie:

  • Uruchamia kontener wyodrębniania kluczowych fraz z obrazu kontenera
  • Przydziela jeden rdzeń procesora CPU i 4 gigabajty pamięci (GB)
  • Uwidacznia port TCP 5000 i przydziela pseudo-TTY dla kontenera
  • Automatycznie usuwa kontener po jego zakończeniu. Obraz kontenera jest nadal dostępny na komputerze hosta.

Uruchamianie wielu kontenerów na tym samym hoście

Jeśli zamierzasz uruchomić wiele kontenerów z uwidocznionych portów, upewnij się, że każdy kontener ma inny uwidoczniony port. Na przykład uruchom pierwszy kontener na porcie 5000 i drugi kontener na porcie 5001.

Możesz mieć ten kontener i inny kontener usług Azure AI działający razem na hoście. Możesz również mieć wiele kontenerów tego samego kontenera usług AI platformy Azure, na którym działa.

Wykonywanie zapytania dotyczącego punktu końcowego przewidywania kontenera

Kontener udostępnia oparte na interfejsie REST interfejsy API punktu końcowego przewidywania zapytań.

Użyj hosta http://localhost:5000 dla interfejsów API kontenera.

Sprawdzanie, czy kontener jest uruchomiony

Istnieje kilka sposobów sprawdzania, czy kontener jest uruchomiony. Znajdź zewnętrzny adres IP i uwidoczniony port kontenera, a następnie otwórz ulubioną przeglądarkę internetową. Użyj różnych adresów URL żądań, które następują, aby sprawdzić, czy kontener jest uruchomiony. Przykładowe adresy URL żądania wymienione w tym miejscu to http://localhost:5000, ale określony kontener może się różnić. Pamiętaj, aby polegać na zewnętrznym adresie IP kontenera i uwidocznić port.

Adres URL żądania Przeznaczenie
http://localhost:5000/ Kontener zawiera stronę główną.
http://localhost:5000/ready Żądany przy użyciu polecenia GET ten adres URL zapewnia weryfikację, że kontener jest gotowy do akceptowania zapytania względem modelu. To żądanie może służyć do sond na żywo i gotowości platformy Kubernetes.
http://localhost:5000/status Ponadto żądany przy użyciu polecenia GET ten adres URL sprawdza, czy klucz api-key używany do uruchamiania kontenera jest prawidłowy bez powodowania zapytania punktu końcowego. To żądanie może służyć do sond na żywo i gotowości platformy Kubernetes.
http://localhost:5000/swagger Kontener zawiera pełen zestaw dokumentacji dla punktów końcowych oraz funkcję Wypróbuj. Dzięki tej funkcji możesz wprowadzić ustawienia w formularzu HTML opartym na internecie i utworzyć zapytanie bez konieczności pisania kodu. Po powrocie zapytania zostanie udostępnione przykładowe polecenie CURL, aby zademonstrować wymagane nagłówki HTTP i format treści.

Strona główna kontenera

Uruchamianie kontenera odłączonego od Internetu

Aby użyć tego kontenera odłączonego od Internetu, musisz najpierw zażądać dostępu, wypełniając aplikację i kupując plan zobowiązania. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Używanie kontenerów platformy Docker w środowiskach odłączonych .

Jeśli kontener został zatwierdzony do uruchomienia kontenera odłączony od Internetu, użyj poniższego przykładu pokazującego formatowanie używanego docker run polecenia z wartościami zastępczymi. Zastąp te wartości zastępcze własnymi wartościami.

Parametr DownloadLicense=True w poleceniu docker run pobierze plik licencji, który umożliwi uruchomienie kontenera platformy Docker, gdy nie jest połączony z Internetem. Zawiera również datę wygaśnięcia, po której plik licencji będzie nieprawidłowy do uruchomienia kontenera. Możesz użyć pliku licencji tylko z odpowiednim kontenerem, dla którego został zatwierdzony. Na przykład nie można użyć pliku licencji dla kontenera zamiany mowy na tekst z kontenerem analizy dokumentów.

Symbol zastępczy Wartość Formatowanie lub przykład
{IMAGE} Obraz kontenera, którego chcesz użyć. mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice
{LICENSE_MOUNT} Ścieżka, w której zostanie pobrana licencja, i zainstalowana. /host/license:/path/to/license/directory
{ENDPOINT_URI} Punkt końcowy do uwierzytelniania żądania obsługi. Możesz go znaleźć na stronie Klucz i punkt końcowy zasobu na Azure Portal. https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API_KEY} Klucz zasobu analiza tekstu. Możesz go znaleźć na stronie Klucz i punkt końcowy zasobu na Azure Portal. xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} Lokalizacja folderu licencji w lokalnym systemie plików kontenera. /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}

Po pobraniu pliku licencji można uruchomić kontener w środowisku odłączonym. W poniższym przykładzie pokazano formatowanie używanego docker run polecenia z wartościami zastępczymi. Zastąp te wartości zastępcze własnymi wartościami.

Wszędzie tam, gdzie kontener jest uruchamiany, plik licencji musi być zainstalowany w kontenerze, a lokalizacja folderu licencji w lokalnym systemie plików kontenera musi zostać określona za pomocą polecenia Mounts:License=. Należy również określić instalację wyjściową, aby można było zapisywać rekordy użycia rozliczeń.

Symbol zastępczy Wartość Formatowanie lub przykład
{IMAGE} Obraz kontenera, którego chcesz użyć. mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice
{MEMORY_SIZE} Odpowiedni rozmiar pamięci do przydzielenia dla kontenera. 4g
{NUMBER_CPUS} Odpowiednia liczba procesorów CPU do przydzielenia dla kontenera. 4
{LICENSE_MOUNT} Ścieżka, w której zostanie umieszczona i zamontowana licencja. /host/license:/path/to/license/directory
{OUTPUT_PATH} Ścieżka wyjściowa rejestrowania rekordów użycia. /host/output:/path/to/output/directory
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} Lokalizacja folderu licencji w lokalnym systemie plików kontenera. /path/to/license/directory
{CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY} Lokalizacja folderu wyjściowego w lokalnym systemie plików kontenera. /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}

Zatrzymywanie kontenera

Aby zamknąć kontener, w środowisku wiersza polecenia, w którym jest uruchomiony kontener, wybierz klawisze Ctrl+C.

Rozwiązywanie problemów

W przypadku uruchomienia kontenera z włączoną instalacją danych wyjściowych i rejestrowaniem kontener generuje pliki dziennika, które są przydatne do rozwiązywania problemów występujących podczas uruchamiania lub uruchamiania kontenera.

Porada

Aby uzyskać więcej informacji na temat rozwiązywania problemów i wskazówek, zobacz Często zadawane pytania dotyczące kontenerów usługi Azure AI.

Rozliczenia

Kontenery wyodrębniania kluczowych fraz wysyłają informacje rozliczeniowe na platformę Azure przy użyciu zasobu wyodrębniania kluczowych fraz na koncie platformy Azure.

Zapytania do kontenera są rozliczane w warstwie cenowej zasobu platformy Azure używanego dla parametru ApiKey .

Kontenery usług AI platformy Azure nie są licencjonowane do uruchamiania bez połączenia z punktem końcowym pomiaru lub rozliczeń. Należy zezwolić kontenerom na komunikowanie informacji rozliczeniowych z punktem końcowym rozliczeń przez cały czas. Kontenery usług AI platformy Azure nie wysyłają danych klientów, takich jak obraz lub tekst, który jest analizowany, do firmy Microsoft.

Nawiązywanie połączenia z usługą Azure

Kontener potrzebuje wartości argumentów rozliczeniowych do uruchomienia. Te wartości umożliwiają kontenerowi nawiązanie połączenia z punktem końcowym rozliczeń. Kontener zgłasza użycie co około 10 do 15 minut. Jeśli kontener nie łączy się z platformą Azure w dozwolonym przedziale czasu, kontener będzie nadal uruchamiany, ale nie obsługuje zapytań, dopóki punkt końcowy rozliczeń nie zostanie przywrócony. Połączenie jest podejmowane 10 razy w tym samym przedziale czasu od 10 do 15 minut. Jeśli nie może nawiązać połączenia z punktem końcowym rozliczeń w ciągu 10 prób, kontener przestanie obsługiwać żądania. Zobacz często zadawane pytania dotyczące kontenera usług AI platformy Azure , aby zapoznać się z przykładem informacji wysyłanych do firmy Microsoft na potrzeby rozliczeń.

Argumenty rozliczeniowe

Polecenie docker run uruchomi kontener, gdy wszystkie trzy z następujących opcji są dostarczane z prawidłowymi wartościami:

Opcja Opis
ApiKey Klucz interfejsu API zasobu usług AI platformy Azure używany do śledzenia informacji rozliczeniowych.
Wartość tej opcji musi być ustawiona na klucz interfejsu API dla aprowizowanego zasobu określonego w Billingpliku .
Billing Punkt końcowy zasobu usług Azure AI używany do śledzenia informacji rozliczeniowych.
Wartość tej opcji musi być ustawiona na identyfikator URI punktu końcowego aprowizowanego zasobu platformy Azure.
Eula Wskazuje, że zaakceptowano licencję dla kontenera.
Wartość tej opcji należy ustawić tak, aby akceptowała.

\

Podsumowanie

W tym artykule przedstawiono pojęcia i przepływ pracy pobierania, instalowania i uruchamiania kontenerów wyodrębniania fraz kluczowych. Podsumowanie:

  • Wyodrębnianie kluczowych fraz zapewnia kontenery systemu Linux dla platformy Docker.
  • Obrazy kontenerów są pobierane z usługi Microsoft Container Registry (MCR).
  • Obrazy kontenerów są uruchamiane na platformie Docker.
  • Możesz użyć interfejsu API REST lub zestawu SDK do wywoływania operacji w kontenerach wyodrębniania fraz kluczowych, określając identyfikator URI hosta kontenera.
  • Podczas tworzenia wystąpienia kontenera należy określić informacje dotyczące rozliczeń.

Ważne

Kontenery usługi Azure AI nie są licencjonowane do uruchamiania bez nawiązywania połączenia z platformą Azure na potrzeby pomiarów. Klienci muszą zezwolić kontenerom na komunikowanie informacji rozliczeniowych z usługą pomiaru przez cały czas. Kontenery usługi Azure AI nie wysyłają danych klienta (np. tekstu analizowanego) do firmy Microsoft.

Następne kroki