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Utilizar o Docker Compose para implementar vários contentores

Este artigo mostra como implantar vários contêineres de IA do Azure. Especificamente, você aprenderá a usar o Docker Compose para orquestrar várias imagens de contêiner do Docker.

O Docker Compose é uma ferramenta para definir e executar aplicativos Docker de vários contêineres. Em Compose, você usa um arquivo YAML para configurar os serviços do seu aplicativo. Em seguida, você cria e inicia todos os serviços da sua configuração executando um único comando.

Pode ser útil orquestrar várias imagens de contêiner em um único computador host. Neste artigo, reuniremos os contêineres Read e Document Intelligence.

Pré-requisitos

Este procedimento requer várias ferramentas que devem ser instaladas e executadas localmente:

  • Uma subscrição do Azure. Se não tiver uma, crie uma conta gratuita antes de começar.
  • Mecanismo Docker. Confirme se a CLI do Docker funciona em uma janela do console.
  • Um recurso do Azure com a camada de preços correta. Somente os seguintes níveis de preços funcionam com esse contêiner:
    • Recurso Azure AI Vision apenas com nível de preço F0 ou Standard.
    • Recurso de Document Intelligence apenas com nível de preço F0 ou Standard.
    • Recurso de serviços de IA do Azure com a camada de preços S0.
  • Se estiver a utilizar um contentor de pré-visualização fechado, terá de preencher o formulário de pedido online para o utilizar.

Arquivo de composição do Docker

O arquivo YAML define todos os serviços a serem implantados. Esses serviços dependem de uma DockerFile imagem de contêiner ou de uma imagem existente. Nesse caso, usaremos duas imagens de visualização. Copie e cole o seguinte arquivo YAML e salve-o como docker-compose.yaml. Forneça os valores apropriados de apikey, faturamento e EndpointUri no arquivo.

version: '3.7'
services:
  forms:
    image: "mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout"
    environment:
       eula: accept
       billing: # < Your Document Intelligence billing URL >
       apikey: # < Your Document Intelligence API key >
       FormRecognizer__ComputerVisionApiKey: # < Your Document Intelligence API key >
       FormRecognizer__ComputerVisionEndpointUri: # < Your Document Intelligence URI >
    volumes:
       - type: bind
         source: E:\publicpreview\output
         target: /output
       - type: bind
         source: E:\publicpreview\input
         target: /input
    ports:
      - "5010:5000"

  ocr:
    image: "mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.1-preview"
    environment:
      eula: accept
      apikey: # < Your Azure AI Vision API key >
      billing: # < Your Azure AI Vision billing URL >
    ports:
      - "5021:5000"

Importante

Crie os diretórios na máquina host especificados no nó volumes. Essa abordagem é necessária porque os diretórios devem existir antes de tentar montar uma imagem usando associações de volume.

Inicie os serviços de composição do Docker configurados

Um arquivo Docker Compose permite o gerenciamento de todas as etapas do ciclo de vida de um serviço definido: iniciar, parar e reconstruir serviços; visualização do status do serviço; e streaming de logs. Abra uma interface de linha de comando a partir do diretório do projeto (onde o arquivo docker-compose.yaml está localizado).

Nota

Para evitar erros, certifique-se de que a máquina host compartilha corretamente as unidades com o Docker Engine. Por exemplo, se E:\publicpreview for usado como um diretório no arquivo docker-compose.yaml, compartilhe a unidade E com o Docker.

Na interface de linha de comando, execute o seguinte comando para iniciar (ou reiniciar) todos os serviços definidos no arquivo docker-compose.yaml :

docker-compose up

Na primeira vez que o Docker executa o comando docker-compose up usando essa configuração, ele extrai as imagens configuradas sob o nó de serviços e, em seguida, as baixa e monta:

Pulling forms (mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout:)...
latest: Pulling from azure-cognitive-services/form-recognizer/layout
743f2d6c1f65: Pull complete
72befba99561: Pull complete
2a40b9192d02: Pull complete
c7715c9d5c33: Pull complete
f0b33959f1c4: Pull complete
b8ab86c6ab26: Pull complete
41940c21ed3c: Pull complete
e3d37dd258d4: Pull complete
cdb5eb761109: Pull complete
fd93b5f95865: Pull complete
ef41dcbc5857: Pull complete
4d05c86a4178: Pull complete
34e811d37201: Pull complete
Pulling ocr (mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.1-preview:)...
latest: Pulling from /azure-cognitive-services/vision/read:3.1-preview
f476d66f5408: Already exists
8882c27f669e: Already exists
d9af21273955: Already exists
f5029279ec12: Already exists
1a578849dcd1: Pull complete
45064b1ab0bf: Download complete
4bb846705268: Downloading [=========================================>         ]  187.1MB/222.8MB
c56511552241: Waiting
e91d2aa0f1ad: Downloading [==============================================>    ]  162.2MB/176.1MB

Depois que as imagens são baixadas, os serviços de imagem são iniciados:

Starting docker_ocr_1   ... done
Starting docker_forms_1 ... doneAttaching to docker_ocr_1, docker_forms_1forms_1  | forms_1  | forms_1  | Notice: This Preview is made available to you on the condition that you agree to the Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews [https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2018815], which supplement your agreement [https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2018657] governing your use of Azure. If you do not have an existing agreement governing your use of Azure, you agree that your agreement governing use of Azure is the Microsoft Online Subscription Agreement [https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2018755] (which incorporates the Online Services Terms [https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2018760]). By using the Preview you agree to these terms.
forms_1  | 
forms_1  | 
forms_1  | Using '/input' for reading models and other read-only data.
forms_1  | Using '/output/forms/812d811d1bcc' for writing logs and other output data.
forms_1  | Logging to console.
forms_1  | Submitting metering to 'https://westus2.api.cognitive.microsoft.com/'.
forms_1  | WARNING: No access control enabled!
forms_1  | warn: Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel[0]
forms_1  |       Overriding address(es) 'http://+:80'. Binding to endpoints defined in UseKestrel() instead.
forms_1  | Hosting environment: Production
forms_1  | Content root path: /app/forms
forms_1  | Now listening on: http://0.0.0.0:5000
forms_1  | Application started. Press Ctrl+C to shut down.
ocr_1    | 
ocr_1    | 
ocr_1    | Notice: This Preview is made available to you on the condition that you agree to the Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews [https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2018815], which supplement your agreement [https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2018657] governing your use of Azure. If you do not have an existing agreement governing your use of Azure, you agree that your agreement governing use of Azure is the Microsoft Online Subscription Agreement [https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2018755] (which incorporates the Online Services Terms [https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2018760]). By using the Preview you agree to these terms.
ocr_1    |
ocr_1    | 
ocr_1    | Logging to console.
ocr_1    | Submitting metering to 'https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/'.
ocr_1    | WARNING: No access control enabled!
ocr_1    | Hosting environment: Production
ocr_1    | Content root path: /
ocr_1    | Now listening on: http://0.0.0.0:5000
ocr_1    | Application started. Press Ctrl+C to shut down.

Verificar a disponibilidade do serviço

Gorjeta

Você pode usar o comando docker images para listar as imagens de contêiner baixadas. Por exemplo, o comando a seguir lista o ID, o repositório e a tag de cada imagem de contêiner baixada, formatada como uma tabela:

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

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

Aqui estão alguns exemplos de saída:

IMAGE ID            REPOSITORY                                                                 TAG
2ce533f88e80        mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout          latest
4be104c126c5        mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.1-preview         latest

Contentores de ensaio

Abra um navegador na máquina host e vá para localhost usando a porta especificada do arquivo docker-compose.yaml , como http://localhost:5021/swagger/index.html. Por exemplo, você pode usar o recurso Try It na API para testar o ponto de extremidade do Document Intelligence. Ambas as páginas swagger de contêineres devem estar disponíveis e testáveis.

Contentor de Inteligência Documental

Próximos passos

Contêineres de IA do Azure