Azure AI Vision 3.2 GA Read OCR kapsayıcısını yükleme
Kapsayıcılar, Azure AI Vision API'lerini kendi ortamınızda çalıştırmanıza olanak tanır ve belirli güvenlik ve veri idaresi gereksinimlerini karşılamanıza yardımcı olabilir. Bu makalede Azure AI Vision Read (OCR) kapsayıcısını indirmeyi, yüklemeyi ve çalıştırmayı öğreneceksiniz.
Okuma kapsayıcısı JPEG, PNG, BMP, PDF ve TIFF dosya biçimlerindeki resim ve belgelerden yazdırılan ve el yazısı metinleri ayıklamanıza olanak tanır. Okuma hizmeti hakkında daha fazla bilgi için bkz. Okuma API'sinin nasıl yapılır kılavuzu.
Yenilikler
3.2-model-2022-04-30
Okuma kapsayıcısının GA sürümü, 164 dil ve diğer geliştirmeler için destekle birlikte sağlanır. Mevcut bir müşteriyseniz, başlamak için indirme yönergelerini izleyin.
Read 3.2 OCR kapsayıcısı en son GA modelidir ve aşağıdakileri sağlar:
- Geliştirilmiş doğruluk için yeni modeller.
- Aynı belge içinde birden çok dil desteği.
- Toplam 164 dil desteği. OCR tarafından desteklenen dillerin tam listesine bakın.
- Hem belgeler hem de resimler için tek bir işlem.
- Daha büyük belgeler ve görüntüler için destek.
- Güvenilirlik puanları.
- Hem yazdırma hem de el yazısı metin içeren belgeler için destek.
- Belgedeki yalnızca seçili sayfalardan metin ayıklama olanağı.
- Metin satırı çıkış sırasını varsayılan olarak yalnızca Latin dilleri için daha doğal bir okuma sırasına kadar seçin.
- El yazısı stili olarak metin satırı sınıflandırması veya yalnızca Latin dilleri için değil.
Bugün Read 2.0 kapsayıcısını kullanıyorsanız yeni sürümlerdeki değişiklikler hakkında bilgi edinmek için geçiş kılavuzuna bakın.
Önkoşullar
Kapsayıcıları kullanmadan önce aşağıdaki önkoşulları karşılamanız gerekir:
Zorunlu | Purpose |
---|---|
Docker altyapısı | Docker Altyapısı'nın bir ana bilgisayarda yüklü olması gerekir. Docker, macOS, Windows ve Linux üzerinde Docker ortamını yapılandıran paketler sağlar. Docker ve kapsayıcı temel bilgileri ile ilgili giriş yapmak için Docker’a genel bakış bölümüne bakın. Docker, kapsayıcıların Azure'a bağlanmasına ve faturalama verileri göndermesine izin verecek şekilde yapılandırılmalıdır. Windows'da Docker,Linux kapsayıcılarını destekleyecek şekilde de yapılandırılmalıdır. |
Docker hakkında bilgi | Kayıt defterleri, depolar, kapsayıcılar ve kapsayıcı görüntüleri gibi Docker kavramlarının yanı sıra temel docker komutlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir. |
Görüntü İşleme kaynağı | Kapsayıcıyı kullanmak için aşağıdakilere sahip olmanız gerekir: Uç nokta URI'sinin Görüntü İşleme kaynağı ve ilişkili API anahtarı. Her iki değer de kaynağın Genel Bakış ve Anahtarlar sayfalarında bulunur ve kapsayıcıyı başlatmak için gereklidir. {API_KEY}: Anahtarlar sayfasındaki kullanılabilir iki kaynak anahtarından biri {ENDPOINT_URI}: Genel Bakış sayfasında sağlanan uç nokta |
Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.
Gerekli parametreleri toplama
Tüm Azure AI kapsayıcıları için üç birincil parametre gereklidir. Microsoft Yazılım Lisans Koşulları kabul değeriyle birlikte mevcut olmalıdır. Uç Nokta URI'si ve API anahtarı da gereklidir.
Uç nokta URI'si
Bu {ENDPOINT_URI}
değere karşılık gelen Azure AI hizmetleri kaynağının Azure portalı genel bakış sayfasından ulaşabilirsiniz. Genel Bakış sayfasına gidin, uç noktanın üzerine gelin ve Panoya kopyala simgesi görüntülenir. Gerektiğinde uç noktayı kopyalayın ve kullanın.
Anahtarlar
Bu {API_KEY}
değer kapsayıcıyı başlatmak için kullanılır ve ilgili Azure AI hizmetleri kaynağının Azure portalının Anahtarlar sayfasında kullanılabilir. Anahtarlar sayfasına gidin ve Panoya kopyala simgesini seçin.
Önemli
Bu abonelik anahtarları, Azure AI hizmetleri API'nize erişmek için kullanılır. Anahtarlarınızı paylaşmayın. Bunları güvenli bir şekilde depolayın. Örneğin, Azure Key Vault kullanın. Ayrıca bu anahtarları düzenli olarak yeniden oluşturmanızı öneririz. API çağrısı yapmak için yalnızca bir anahtar gerekir. İlk anahtarı yeniden oluştururken hizmete sürekli erişim için ikinci anahtarı kullanabilirsiniz.
Konak bilgisayar gereksinimleri
Konak, Docker kapsayıcısını çalıştıran x64 tabanlı bir bilgisayardır. Şirket içi bir bilgisayar veya Azure'da Docker barındırma hizmeti olabilir, örneğin:
- Azure Kubernetes Service.
- Azure Container Instances.
- Azure Stack'e dağıtılan bir Kubernetes kümesi. Daha fazla bilgi için bkz . Kubernetes'i Azure Stack'e dağıtma.
Gelişmiş Vektör Uzantısı desteği
Ana bilgisayar, docker kapsayıcısını çalıştıran bilgisayardır. Ana bilgisayar Gelişmiş Vektör Uzantılarını (AVX2) desteklemelidir. Aşağıdaki komutla Linux konaklarında AVX2 desteğini de kontrol edebilirsiniz:
grep -q avx2 /proc/cpuinfo && echo AVX2 supported || echo No AVX2 support detected
Uyarı
AvX2'yi desteklemek için ana bilgisayar gereklidir . Kapsayıcı, AVX2 desteği olmadan düzgün çalışmaz.
Kapsayıcı gereksinimleri ve önerileri
Not
Gereksinimler ve öneriler, 29 satır ve toplam 803 karakter içeren taranmış bir iş mektubunun 523 KB görüntüsü kullanılarak saniye başına tek istek içeren karşılaştırmaları temel alır. Önerilen yapılandırma, minimum yapılandırmaya kıyasla yaklaşık 2 kat daha hızlı yanıt verdi.
Aşağıdaki tabloda, her Read OCR kapsayıcısı için kaynakların en düşük ve önerilen ayırması açıklanmaktadır.
Kapsayıcı | En Küçük | Önerilen |
---|---|---|
Okuma 3.2 2022-04-30 | 4 çekirdek, 8 GB bellek | 8 çekirdek, 16 GB bellek |
Okuma 3.2 2021-04-12 | 4 çekirdek, 16 GB bellek | 8 çekirdek, 24 GB bellek |
- Her çekirdek en az 2,6 gigahertz (GHz) veya daha hızlı olmalıdır.
Çekirdek ve bellek, komutun --cpus
bir parçası olarak kullanılan ve --memory
ayarlarına docker run
karşılık gelir.
Kapsayıcı görüntüsünü alma
Azure AI Vision Read OCR kapsayıcı görüntüsü kapsayıcı kayıt defteri dağıtımında mcr.microsoft.com
bulunabilir. Depoda azure-cognitive-services
bulunur ve olarak adlandırılır read
. Tam kapsayıcı görüntüsü adı: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read
.
Kapsayıcının en son sürümünü kullanmak için etiketini kullanabilirsiniz latest
. McR'de etiketlerin tam listesini de bulabilirsiniz.
Okuma için aşağıdaki kapsayıcı görüntüleri kullanılabilir.
Kapsayıcı | Kapsayıcı Kayıt Defteri / Depo / Görüntü Adı | Etiketler |
---|---|---|
Okuma 3.2 GA | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2022-04-30 |
en son, 3.2, 3.2-model-2022-04-30 |
docker pull
Kapsayıcı görüntüsünü indirmek için komutunu kullanın.
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2022-04-30
İpucu
İndirdiğiniz kapsayıcı görüntülerini listelemek için docker images komutunu kullanabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki komut indirilen her kapsayıcı görüntüsünün kimliğini, deposunu ve etiketini tablo olarak biçimlendirilmiş olarak listeler:
docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
<image-id> <repository-path/name> <tag-name>
Kapsayıcıyı kullanma
Kapsayıcı konak bilgisayarda olduğunda, kapsayıcıyla çalışmak için aşağıdaki işlemi kullanın.
- Gerekli faturalama ayarlarıyla kapsayıcıyı çalıştırın. Komutun
docker run
diğer örnekleri mevcuttur. - Kapsayıcının tahmin uç noktasını sorgula.
Kapsayıcıyı çalıştırma
Kapsayıcıyı çalıştırmak için docker run komutunu kullanın. ve {API_KEY}
değerlerini alma hakkında ayrıntılı bilgi için gerekli parametreleri toplama bölümüne {ENDPOINT_URI}
bakın.
docker run
Komut örnekleri mevcuttur.
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 16g --cpus 8 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2022-04-30 \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
Yukarıdaki komut:
- Kapsayıcı görüntüsünden Read OCR en son GA kapsayıcısını çalıştırır.
- 8 CPU çekirdeği ve 16 gigabayt (GB) bellek ayırır.
- TCP bağlantı noktası 5000'i kullanıma sunar ve kapsayıcı için bir sahte TTY ayırır.
- Kapsayıcı çıktıktan sonra otomatik olarak kaldırılır. Kapsayıcı görüntüsü ana bilgisayarda hala kullanılabilir.
Alternatif olarak ortam değişkenlerini kullanarak kapsayıcıyı çalıştırabilirsiniz:
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 16g --cpus 8 \
--env Eula=accept \
--env Billing={ENDPOINT_URI} \
--env ApiKey={API_KEY} \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2022-04-30
Komutun docker run
diğer örnekleri mevcuttur.
Önemli
Kapsayıcıyı Eula
çalıştırmak için , Billing
ve ApiKey
seçenekleri belirtilmelidir; aksi takdirde kapsayıcı başlatılmaz. Daha fazla bilgi için bkz . Faturalama.
İşleme için görüntüleri depolamak için Azure Depolama kullanıyorsanız kapsayıcıyı çağırırken kullanmak üzere bir bağlantı dizesi oluşturabilirsiniz.
bağlantı dizesi bulmak için:
- Azure portalında Depolama hesapları'na gidin ve hesabınızı bulun.
- Sol gezinti listesinde Erişim tuşları'nı seçin.
- bağlantı dizesi Bağlantı dizesinin altında yer alır
Aynı konakta birden çok kapsayıcı çalıştırma
Kullanıma sunulan bağlantı noktalarıyla birden çok kapsayıcı çalıştırmayı planlıyorsanız, her kapsayıcıyı farklı bir kullanıma sunulan bağlantı noktasıyla çalıştırdığınızdan emin olun. Örneğin, ilk kapsayıcıyı 5000 numaralı bağlantı noktasında, ikinci kapsayıcıyı da 5001 numaralı bağlantı noktasında çalıştırın.
Bu kapsayıcıyı ve HOST üzerinde çalışan farklı bir Azure AI hizmetleri kapsayıcısını birlikte kullanabilirsiniz. Aynı Azure AI hizmetleri kapsayıcısının birden çok kapsayıcısını da çalıştırabilirsiniz.
Kapsayıcının çalıştığını doğrulama
Kapsayıcının çalıştığını doğrulamanın çeşitli yolları vardır. Dış IP adresini ve söz konusu kapsayıcının kullanıma sunulan bağlantı noktasını bulun ve sık kullandığınız web tarayıcısını açın. Kapsayıcının çalıştığını doğrulamak için aşağıdaki çeşitli istek URL'lerini kullanın. Burada listelenen örnek istek URL'leri şunlardır http://localhost:5000
; ancak kapsayıcınız farklılık gösterebilir. Kapsayıcınızın Dış IP adresine ve kullanıma sunulan bağlantı noktasına bağlı olduğundan emin olun.
İstek URL’si | Purpose |
---|---|
http://localhost:5000/ |
Kapsayıcı bir giriş sayfası sağlar. |
http://localhost:5000/ready |
GET ile istenen bu URL, kapsayıcının modele karşı sorgu kabul etmeye hazır olduğunu doğrulamayı sağlar. Bu istek Kubernetes canlılığı ve hazır olma yoklamaları için kullanılabilir. |
http://localhost:5000/status |
Get ile de istenen bu URL, kapsayıcıyı başlatmak için kullanılan api anahtarının bir uç nokta sorgusuna neden olmadan geçerli olup olmadığını doğrular. Bu istek Kubernetes canlılığı ve hazır olma yoklamaları için kullanılabilir. |
http://localhost:5000/swagger |
Kapsayıcı uç noktalar için tüm belgeleri ve bir de Deneyin özelliği sağlar. Bu özellik sayesinde, ayarlarınızı web tabanlı bir HTML formuna girebilir ve herhangi bir kod yazmak zorunda kalmadan sorguyu yapabilirsiniz. Sorgu döndürüldikten sonra, gerekli HTTP üst bilgilerini ve gövde biçimini göstermek için örnek bir CURL komutu sağlanır. |
Kapsayıcının tahmin uç noktasını sorgulama
Kapsayıcı REST tabanlı sorgu tahmin uç noktası API’lerini sağlar.
Kapsayıcı API’leri için http://localhost:5000
konağını kullanın. Swagger yolunu şu konumda görüntüleyebilirsiniz: http://localhost:5000/swagger/
.
Zaman Uyumsuz Okuma
Azure AI Vision hizmetinin ilgili REST işlemlerini nasıl kullandığına benzer şekilde bir görüntüyü zaman uyumsuz olarak okumak için ve GET /vision/v3.2/read/operations/{operationId}
işlemlerini birlikte kullanabilirsinizPOST /vision/v3.2/read/analyze
. Zaman uyumsuz POST yöntemi, HTTP GET isteğinin tanımlayıcısı olarak kullanılan bir operationId
döndürür.
Swagger kullanıcı arabiriminden Analyze
, tarayıcıda genişletmek için öğesini seçin. Ardından Deneyin>Dosya seç'i seçin. Bu örnekte aşağıdaki görüntüyü kullanacağız:
Zaman uyumsuz POST başarıyla çalıştırıldığında, bir HTTP 202 durum kodu döndürür. Yanıtın bir parçası olarak, isteğin sonuç uç noktasını tutan bir operation-location
üst bilgi vardır.
content-length: 0
date: Fri, 04 Sep 2020 16:23:01 GMT
operation-location: http://localhost:5000/vision/v3.2/read/operations/a527d445-8a74-4482-8cb3-c98a65ec7ef9
server: Kestrel
operation-location
tam URL'dir ve bir HTTP GET aracılığıyla erişilir. Yukarıdaki görüntüden URL'yi yürütmenin operation-location
JSON yanıtı aşağıdadır:
{
"status": "succeeded",
"createdDateTime": "2021-02-04T06:32:08.2752706+00:00",
"lastUpdatedDateTime": "2021-02-04T06:32:08.7706172+00:00",
"analyzeResult": {
"version": "3.2.0",
"readResults": [
{
"page": 1,
"angle": 2.1243,
"width": 502,
"height": 252,
"unit": "pixel",
"lines": [
{
"boundingBox": [
58,
42,
314,
59,
311,
123,
56,
121
],
"text": "Tabs vs",
"appearance": {
"style": {
"name": "handwriting",
"confidence": 0.96
}
},
"words": [
{
"boundingBox": [
68,
44,
225,
59,
224,
122,
66,
123
],
"text": "Tabs",
"confidence": 0.933
},
{
"boundingBox": [
241,
61,
314,
72,
314,
123,
239,
122
],
"text": "vs",
"confidence": 0.977
}
]
},
{
"boundingBox": [
286,
171,
415,
165,
417,
197,
287,
201
],
"text": "paces",
"appearance": {
"style": {
"name": "handwriting",
"confidence": 0.746
}
},
"words": [
{
"boundingBox": [
286,
179,
404,
166,
405,
198,
290,
201
],
"text": "paces",
"confidence": 0.938
}
]
}
]
}
]
}
}
Önemli
Bir yük dengeleyicinin arkasına, örneğin Docker Compose veya Kubernetes altında birden çok Read OCR kapsayıcısı dağıtıyorsanız, bir dış önbelleğiniz olmalıdır. İşleme kapsayıcısı ve GET isteği kapsayıcısı aynı olmadığından, dış önbellek sonuçları depolar ve bunları kapsayıcılar arasında paylaşır. Önbellek ayarları hakkında ayrıntılı bilgi için bkz . Azure AI Vision Docker kapsayıcılarını yapılandırma.
Zaman uyumlu okuma
Bir görüntüyü zaman uyumlu bir şekilde okumak için aşağıdaki işlemi kullanabilirsiniz.
POST /vision/v3.2/read/syncAnalyze
Görüntü tamamen okunduğunda ve yalnızca o zaman API bir JSON yanıtı döndürür. Bu davranışın tek istisnası bir hata oluşmasıdır. Bir hata oluşursa aşağıdaki JSON döndürülür:
{
"status": "Failed"
}
JSON yanıt nesnesi, zaman uyumsuz sürümle aynı nesne grafiğine sahiptir. JavaScript kullanıcısıysanız ve tür güvenliği istiyorsanız JSON yanıtını vermek için TypeScript kullanmayı göz önünde bulundurun.
Kullanım örneği için buradaki TypeScript korumalı alanı bölümüne bakın ve kullanım kolaylığını görselleştirmek için Çalıştır'ı seçin.
İnternet bağlantısı kesilmiş kapsayıcıyı çalıştırma
İnternet bağlantısı kesilmiş bu kapsayıcıyı kullanmak için önce bir uygulamayı doldurarak ve bir taahhüt planı satın alarak erişim istemeniz gerekir. Daha fazla bilgi için bkz . Bağlantısız ortamlarda Docker kapsayıcılarını kullanma.
Kapsayıcının İnternet bağlantısı kesilmiş olarak çalıştırılması onaylandıysa, aşağıdaki örnekte kullanacağınız komutun yer tutucu değerleriyle birlikte biçimlendirmesi docker run
gösterilir. Bu yer tutucu değerlerini kendi değerlerinizle değiştirin.
DownloadLicense=True
Komutunuzdaki docker run
parametre, Docker kapsayıcınızın İnternet'e bağlı olmadığında çalışmasını sağlayacak bir lisans dosyası indirir. Ayrıca, lisans dosyasının kapsayıcıyı çalıştırmak için geçersiz olacağı bir son kullanma tarihi de içerir. Lisans dosyasını yalnızca onayladığınız uygun kapsayıcıyla kullanabilirsiniz. Örneğin, Belge Yönetim Bilgileri kapsayıcısı ile metin kapsayıcısına konuşma için lisans dosyası kullanamazsınız.
Yer tutucu | Değer | Biçim veya örnek |
---|---|---|
{IMAGE} |
Kullanmak istediğiniz kapsayıcı görüntüsü. | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice |
{LICENSE_MOUNT} |
Lisansın indirileceği ve bağlanacağı yol. | /host/license:/path/to/license/directory |
{ENDPOINT_URI} |
Hizmet isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta. Kaynağınızın Anahtar ve uç nokta sayfasında, Azure portalında bulabilirsiniz. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{API_KEY} |
Metin Analizi kaynağınızın anahtarı. Kaynağınızın Anahtar ve uç nokta sayfasında, Azure portalında bulabilirsiniz. | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} |
Kapsayıcının yerel dosya sistemindeki lisans klasörünün konumu. | /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}
Lisans dosyası indirildikten sonra, kapsayıcıyı bağlantısı kesilmiş bir ortamda çalıştırabilirsiniz. Aşağıdaki örnek, kullanacağınız komutun docker run
yer tutucu değerleriyle biçimlendirmesini gösterir. Bu yer tutucu değerlerini kendi değerlerinizle değiştirin.
Kapsayıcı nerede çalıştırılırsa çalıştırılsın, lisans dosyası kapsayıcıya bağlanmalıdır ve kapsayıcının yerel dosya sistemindeki lisans klasörünün konumu ile Mounts:License=
belirtilmelidir. Faturalama kullanım kayıtlarının yazılabilmesi için bir çıkış bağlaması da belirtilmelidir.
Yer tutucu | Değer | Biçim veya örnek |
---|---|---|
{IMAGE} |
Kullanmak istediğiniz kapsayıcı görüntüsü. | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice |
{MEMORY_SIZE} |
Kapsayıcınız için ayrılacak uygun bellek boyutu. | 4g |
{NUMBER_CPUS} |
Kapsayıcınız için ayrılacak uygun CPU sayısı. | 4 |
{LICENSE_MOUNT} |
Lisansın bulunacağı ve bağlanacağı yol. | /host/license:/path/to/license/directory |
{OUTPUT_PATH} |
Kullanım kayıtlarını günlüğe kaydetmek için çıkış yolu. | /host/output:/path/to/output/directory |
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} |
Kapsayıcının yerel dosya sistemindeki lisans klasörünün konumu. | /path/to/license/directory |
{CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY} |
Kapsayıcının yerel dosya sistemindeki çıkış klasörünün konumu. | /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}
Kapsayıcıyı durdurma
Kapsayıcıyı kapatmak için, kapsayıcının çalıştığı komut satırı ortamında Ctrl+C tuşlarına basın.
Sorun giderme
Kapsayıcıyı bir çıkış bağlaması ve günlüğe kaydetme etkin olarak çalıştırırsanız kapsayıcı, kapsayıcıyı başlatırken veya çalıştırırken karşılaşılan sorunları gidermeye yardımcı olan günlük dosyaları oluşturur.
İpucu
Daha fazla sorun giderme bilgisi ve kılavuzu için bkz . Azure AI kapsayıcıları hakkında sık sorulan sorular (SSS).
Azure AI hizmetleri kapsayıcısını çalıştırırken sorun yaşıyorsanız Microsoft tanılama kapsayıcısını kullanmayı deneyebilirsiniz. Dağıtım ortamınızda Azure AI kapsayıcılarının beklendiği gibi çalışmasını engelleyebilecek yaygın hataları tanılamak için bu kapsayıcıyı kullanın.
Kapsayıcıyı almak için aşağıdaki docker pull
komutu kullanın:
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic
Ardından kapsayıcıyı çalıştırın. değerini {ENDPOINT_URI}
uç noktanızla değiştirin ve değerini kaynağınızın anahtarıyla değiştirin {API_KEY}
:
docker run --rm mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic \
eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
Kapsayıcı, faturalama uç noktasına ağ bağlantısını test eder.
Faturalandırma
Azure AI kapsayıcıları, Azure hesabınızdaki ilgili kaynağı kullanarak faturalama bilgilerini Azure'a gönderir.
Kapsayıcıya yönelik sorgular, parametre için kullanılan Azure kaynağının fiyatlandırma katmanında ApiKey
faturalandırılır.
Azure AI hizmetleri kapsayıcıları, ölçüm veya faturalama uç noktasına bağlı olmadan çalıştırılma lisansına sahip değildir. Faturalama bilgilerini faturalama uç noktasıyla her zaman iletmek için kapsayıcıları etkinleştirmeniz gerekir. Azure AI hizmetleri kapsayıcıları, analiz edilen görüntü veya metin gibi müşteri verilerini Microsoft'a göndermez.
Azure'a bağlanma
Kapsayıcının çalışması için faturalama bağımsız değişkeni değerleri gerekir. Bu değerler kapsayıcının faturalama uç noktasına bağlanmasına olanak sağlar. Kapsayıcı yaklaşık 10-15 dakikada bir kullanımı bildirir. Kapsayıcı izin verilen zaman penceresinde Azure'a bağlanmazsa, kapsayıcı çalışmaya devam eder ancak faturalama uç noktası geri yüklenene kadar sorgular sunmaz. Bağlantı, 10 ile 15 dakika aynı zaman aralığında 10 kez denenir. 10 denemede faturalama uç noktasına bağlanamazsa kapsayıcı isteklerin sunulmasını durdurur. Faturalama için Microsoft'a gönderilen bilgilerin bir örneği için bkz. Azure AI hizmetleri kapsayıcısı SSS .
Faturalama bağımsız değişkenleri
Komut, docker run
aşağıdaki seçeneklerin üçü de geçerli değerlerle sağlandığında kapsayıcıyı başlatır:
Seçenek | Açıklama |
---|---|
ApiKey |
Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan Azure AI hizmetleri kaynağının API anahtarı. Bu seçeneğin değeri, içinde belirtilen sağlanan kaynak için bir API anahtarına Billing ayarlanmalıdır. |
Billing |
Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan Azure AI hizmetleri kaynağının uç noktası. Bu seçeneğin değeri, sağlanan bir Azure kaynağının uç nokta URI'sine ayarlanmalıdır. |
Eula |
Kapsayıcının lisansını kabul ettiğinizi gösterir. Bu seçeneğin değeri kabul edilecek şekilde ayarlanmalıdır. |
Bu seçenekler hakkında daha fazla bilgi için bkz . Kapsayıcıları yapılandırma.
Özet
Bu makalede, Azure AI Vision kapsayıcılarını indirmeye, yüklemeye ve çalıştırmaya yönelik kavramları ve iş akışını öğrendiniz. Özet olarak:
- Azure AI Vision, Docker için Okuma'yı kapsülleyen bir Linux kapsayıcısı sağlar.
- Okuma kapsayıcısı görüntüsünü çalıştırmak için bir uygulama gerekir.
- Kapsayıcı görüntüleri Docker'da çalışır.
- Kapsayıcının konak URI'sini belirterek Read OCR kapsayıcılarındaki işlemleri çağırmak için REST API veya SDK kullanabilirsiniz.
- Kapsayıcı örneği oluştururken faturalama bilgilerini belirtmeniz gerekir.
Önemli
Azure yapay zeka kapsayıcıları, ölçüm için Azure'a bağlanmadan çalıştırılma lisansına sahip değildir. Müşterilerin, kapsayıcıların faturalama bilgilerini ölçüm hizmetiyle her zaman iletmesini sağlaması gerekir. Azure AI kapsayıcıları müşteri verilerini (örneğin, analiz edilen görüntü veya metin) Microsoft'a göndermez.
Sonraki adımlar
- Yapılandırma ayarları için kapsayıcıları yapılandırma'ya göz atın
- Yazdırılan ve el yazısı metinleri tanıma hakkında daha fazla bilgi edinmek için OCR genel bakışını gözden geçirin
- Kapsayıcı tarafından desteklenen yöntemler hakkında ayrıntılı bilgi için Okuma API'sine bakın.
- Azure AI Vision işlevselliğiyle ilgili sorunları çözmek için Sık sorulan sorular (SSS) konusuna bakın.
- Daha fazla Azure AI kapsayıcısı kullanma