Kapsayıcıları yükleme ve çalıştırma

Bu içerik için geçerlidir:v3.0 (GA)v3.1 (GA)v4.0 (GA)

Foundry Araçları'nda Azure Belge Zekası, makine öğrenmesi teknolojisini kullanarak otomatik veri işleme yazılımı oluşturmanıza olanak tanıyan bir Döküm Araçlarıdır. Belge Zekası, belgelerinizdeki metinleri, anahtar/değer çiftlerini, seçim işaretlerini, tablo verilerini ve daha fazlasını tanımlamanızı ve ayıklamanızı sağlar. Sonuçlar, orijinal dosyadaki ilişkileri içeren yapılandırılmış veri olarak teslim edilir. Kapsayıcılar yalnızca kendilerine sağlanan verileri işler ve yalnızca erişim izni verilen kaynakları kullanır. Kapsayıcılar diğer bölgelerdeki verileri işleyemez.

Bu makalede, Belge Yönetim Bilgileri kapsayıcılarını indirmeyi, yüklemeyi ve çalıştırmayı öğrenebilirsiniz. Kapsayıcılar, Belge Yönetim Bilgileri hizmetini kendi ortamınızda çalıştırmanıza olanak tanır. Kapsayıcılar, belirli güvenlik ve veri idare gereksinimleri için çok kullanışlıdır.

• Document Intelligence v4.0 kapsayıcıları tarafından Okuma, Düzen modeli desteklenir.

• Okuma, Düzen, Kimlik Belgesi, Makbuz ve Fatura modelleri, Belge Yönetim Bilgileri v3.1 kapsayıcıları tarafından desteklenir.

• Okuma, Düzen, Genel Belge, Kartvizit ve Özel modeller, Belge Zekası v3.0 kapsayıcıları tarafından desteklenir.

Sürüm desteği

Kapsayıcılar için destek şu anda Belge Zekası sürümü v3.0: 2022-08-31 (GA) ile tüm modeller, v3.1 2023-07-31 (GA) sürümüyle Okuma, Düzen, Kimlik Belgesi, Alındı ve Fatura modelleri, ve v4.0 2024-11-30 (GA) sürümüyle Okuma ve Düzen için kullanılabilir.

• REST API v3.0: 2022-08-31 (GA)
• REST API v3.1: 2023-07-31 (GA)
• REST API v4.0: 2024-11-30 (GA)
• İstemci kitaplıklarını hedefleme REST API v3.0: 2022-08-31 (GA)
• İstemci kitaplıklarını hedefleme REST API v3.1: 2023-07-31 (GA)
• İstemci kitaplıklarını hedefleme REST API v4.0: 2024-11-30 (GA)

Önkoşullar

Başlamak için etkin bir Azure hesabınız olmalıdır. Hesabınız yoksa ücretsiz bir hesap oluşturabilirsiniz.

Ayrıca, Belge Yönetim Bilgileri kapsayıcılarını kullanmak için aşağıdakilere de ihtiyacınız vardır:

Zorunlu	Amaç
Docker hakkında bilgi	Kayıt defterleri, depolar, kapsayıcılar ve kapsayıcı görüntüleri gibi Docker kavramlarının yanı sıra temel dockerterminoloji ve komutlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.
Docker Altyapısı yüklü	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.
Belge Yönetim Bilgileri kaynağı	Azure portalında tek hizmetli bir Azure Belge Zekası veya çok hizmetli kaynak. Kapsayıcıları kullanmak için ilişkili anahtara ve uç nokta URI'sine sahip olmanız gerekir. Her iki değer de Azure portalı Belge Yönetim Bilgileri Anahtarları ve Uç Nokta sayfasında bulunur: {FORM_RECOGNIZER_KEY}: kullanılabilir iki kaynak anahtarından biri. {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}: Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan kaynağın uç noktası.

İsteğe bağlı	Amaç
Azure CLI (komut satırı arabirimi)	Azure CLI, Azure kaynaklarını oluşturmak ve yönetmek için bir dizi çevrimiçi komut kullanmanıza olanak tanır. Windows, macOS ve Linux ortamlarında yüklenebilir ve Docker kapsayıcısında ve Azure Cloud Shell'de çalıştırılabilir.

Konak bilgisayar gereksinimleri

Ana bilgisayar, Docker kapsayıcısını çalıştıran x64 tabanlı bir bilgisayardır. Şirket içi bir bilgisayar veya Azure'da Docker barındırma hizmeti olabilir, örneğin:

• Azure Kubernetes Hizmeti.
• Azure Container Instances.
• Azure Stack'e dağıtılan bir Kubernetes kümesi. Daha fazla bilgi için bkz . Kubernetes'i Azure Stack'e dağıtma.

Not

Studio kapsayıcısı Azure Kubernetes Service'te dağıtılamaz ve çalıştırılamaz. Studio kapsayıcısı yalnızca yerel makinelerde çalışmak için desteklenir.

Kapsayıcı gereksinimleri ve önerileri

Gerekli destekleyici kapsayıcılar

Aşağıdaki tabloda, indirdiğiniz her Belge Yönetim Bilgileri kapsayıcısı için bir veya daha fazla destekleyici kapsayıcı listelanmaktadır. Daha fazla bilgi için Faturalama bölümüne bakın.

Özellik kapsayıcısı	Destekleyici kapsayıcılar
Okuma	Gerekli değil
Düzen	Gerekli değil
Kartvizit	Okuma
Genel Belge	Düzen
Fatura	Düzen
Makbuz	Okuma veya Düzen
Kimlik Belgesi	Okuma
Özel Şablon	Düzen

Önerilen CPU çekirdekleri ve bellek

Not

En düşük ve önerilen değerler konak makine kaynaklarına değil Docker sınırlarına bağlıdır.

Belge Zekası kapsayıcıları

Kapsayıcı	En Küçük	Önerilen
Read	8 çekirdekler, 10 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
Layout	8 çekirdekler, 16 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
Business Card	8 çekirdekler, 16 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
General Document	8 çekirdekler, 12 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
ID Document	8 çekirdekler, 8 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
Invoice	8 çekirdekler, 16 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
Receipt	8 çekirdekler, 11 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
Custom Template	8 çekirdekler, 16 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek

• Her çekirdek en az 2,6 gigahertz (GHz) veya daha hızlı olmalıdır.
• Çekirdek ve bellek, --cpus ve --memory ayarlarına karşılık gelir, bunlar docker compose veya docker run komutunun bir parçası olarak kullanılır.

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>

docker-compose up komutuyla kapsayıcıyı çalıştırın

• {ENDPOINT_URI} ve {API_KEY} değerlerini kaynak Uç Nokta URI'nizle ve Azure kaynak sayfasındaki anahtarla değiştirin.

  

• EULA değerinin kabul olarak ayarlandığından emin olun.

• EULA, Billingve ApiKey değerleri belirtilmelidir; aksi takdirde kapsayıcı başlatılamaz.

Önemli

Anahtarlar, Belge Yönetim Bilgileri kaynağınıza erişmek için kullanılır. Anahtarlarınızı paylaşmayın. Bunları, örneğin Azure Key Vault kullanarak güvenli bir şekilde depolayın. Bu anahtarları düzenli olarak yeniden oluşturmanızı öneririz. API çağrısı yapmak için yalnızca bir anahtar gerekir. İlk anahtarı yeniden oluştururken hizmete sürekli olarak erişebilmek için ikinci anahtarı kullanabilirsiniz.

Düzen

Aşağıdaki kod örneği, Belge Yönetim Bilgileri Düzeni kapsayıcısını çalıştırmak için bağımsız docker compose bir örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından, docker-compose up komutunu kullanarak yapılandırmanızdan tüm hizmetleri oluşturur ve başlatırsınız. Düzen kapsayıcı örneğiniz için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin.

version: "3.9"
services:
  azure-form-recognizer-layout:
    container_name: azure-form-recognizer-layout
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-4.0
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
    ports:
      - "5000:5000"
    networks:
      - ocrvnet
networks:
  ocrvnet:
    driver: bridge

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Okuma

Aşağıdaki kod örneği, Belge Yönetim Bilgileri Düzeni kapsayıcısını çalıştırmak için bağımsız docker compose bir örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından, docker-compose up komutuyla yapılandırmanızdaki tüm hizmetleri oluşturur ve başlatırsınız. Düzen kapsayıcı örneğiniz için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin.

version: "3.9"
services:
  azure-form-recognizer-read:
    container_name: azure-form-recognizer-read
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/read-4.0
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
    ports:
      - "5000:5000"
    networks:
      - ocrvnet
networks:
  ocrvnet:
    driver: bridge

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Genel Belge

Aşağıdaki kod örneği, Belge Zekası Genel Belge kapsayıcısını çalıştırmak için kendi kendine yeterli bir docker compose örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından, docker-compose up komutunu kullanarak yapılandırmanızdan tüm hizmetleri oluşturur ve başlatırsınız. Genel Belge ve Düzen kapsayıcı örnekleriniz için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin.

version: "3.9"
services:
  azure-cognitive-service-document:
    container_name: azure-cognitive-service-document
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/document-3.0
    environment:
        - EULA=accept
        - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
        - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
        - AzureCognitiveServiceLayoutHost=http://azure-cognitive-service-layout:5000
    ports:
      - "5000:5050"
  azure-cognitive-service-layout:
     container_name: azure-cognitive-service-layout
     image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.0
     environment:
         - EULA=accept
         - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
         - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Makinedeki kaynaklar göz önüne alındığında, Genel Belge kapsayıcısının başlatılması biraz zaman alabilir.

Fatura

Aşağıdaki kod örneği, Doküman Zekası Fatura kapsayıcısını çalıştırmak için bağımsız bir docker compose örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından, docker-compose up komutunu kullanarak yapılandırmanızdan tüm hizmetleri oluşturur ve başlatırsınız. Fatura ve Düzen kapsayıcı örnekleriniz için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin.

Hem 3.0 GA hem de 3.1 GA Fatura modelleri için yukarı akış olarak 3.1 GA Düzeni görüntüsünü kullanmanız gerekir.

version: "3.9"
services:
  azure-cognitive-service-invoice:
    container_name: azure-cognitive-service-invoice
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice-3.1
    environment:
        - EULA=accept
        - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
        - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
        - AzureCognitiveServiceLayoutHost=http://azure-cognitive-service-layout:5000
    ports:
      - "5000:5050"
  azure-cognitive-service-layout:
    container_name: azure-cognitive-service-layout
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.1
    environment:
        - EULA=accept
        - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
        - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Makbuz

Aşağıdaki kod örneği, Belge Zekası Genel Belge kapsayıcısını çalıştırmak için kendi kendine yeterli bir docker compose örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından, docker-compose up komutunu kullanarak yapılandırmanızdan tüm hizmetleri oluşturur ve başlatırsınız. Makbuz ve Okuma kapsayıcı örnekleriniz için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin.

3.1 GA Düzeni görüntüsünü Okuma görüntüsü yerine yukarı akış olarak kullanabilirsiniz.

version: "3.9"
services:
  azure-cognitive-service-receipt:
    container_name: azure-cognitive-service-receipt
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/receipt-3.1
    environment:
        - EULA=accept
        - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
        - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
        - AzureCognitiveServiceReadHost=http://azure-cognitive-service-read:5000
    ports:
          - "5000:5050"
  azure-cognitive-service-read:
    container_name: azure-cognitive-service-read
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/read-3.1
    environment:
        - EULA=accept
        - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
        - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Kimlik Belgesi

Aşağıdaki kod örneği, Belge Zekası Genel Belge kapsayıcısını çalıştırmak için kendi kendine yeterli bir docker compose örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından, docker-compose up komutunu kullanarak yapılandırmanızdan tüm hizmetleri oluşturur ve başlatırsınız. Kimliğiniz ve Okuma kapsayıcı örnekleriniz için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin.

3.1 GA Düzeni görüntüsünü Okuma görüntüsü yerine yukarı akış olarak kullanabilirsiniz.

version: "3.9"
services:
  azure-cognitive-service-id-document:
      container_name: azure-cognitive-service-id-document
      image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/id-document-3.1
      environment:
          - EULA=accept
          - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
          - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
          - AzureCognitiveServiceReadHost=http://azure-cognitive-service-read:5000
      ports:
          - "5000:5050"
  azure-cognitive-service-read:
      container_name: azure-cognitive-service-read
      image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/read-3.1
      environment:
          - EULA=accept
          - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
          - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Kartvizit

version: "3.9"
services:
  azure-cognitive-service-invoice:
    container_name: azure-cognitive-service-businesscard
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/businesscard-3.0
    environment:
        - EULA=accept
        - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
        - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
        - AzureCognitiveServiceLayoutHost=http://azure-cognitive-service-layout:5000
    ports:
      - "5000:5050"
  azure-cognitive-service-layout:
    container_name: azure-cognitive-service-layout
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.0
    environment:
        - EULA=accept
        - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
        - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}

Özel

Önkoşullara ek olarak, özel bir belgeyi işlemek için aşağıdakileri yapmanız gerekir:

Klasör oluşturma ve aşağıdaki dosyaları depolama

• .Env
• nginx.conf
• docker-compose.yml

Klasör oluşturma ve giriş verilerinizi depolama

• Bu klasör dosyalarını adlandır.
• Bu klasörün dosya yoluna {FILE_MOUNT_PATH} olarak başvuruyoruz.
• Dosya yolunu uygun bir konuma kopyalayın, .env dosyanıza eklemeniz gerekir. Örneğin, klasörün, docker-compose dosyasıyla aynı klasörde yer aldığı ve dosyalar olarak adlandırılmışsa, .env dosya girişi FILE_MOUNT_PATH="./files"

Belge Yönetim Bilgileri hizmeti tarafından yazılan günlükleri yerel makinenizde depolamak için bir klasör oluşturun

• Bu klasörü output olarak adlandır.
• Bu klasörün dosya yoluna {OUTPUT_MOUNT_PATH} olarak başvuruyoruz.
• Dosya yolunu uygun bir konuma kopyalayın, .env dosyanıza eklemeniz gerekir. Örneğin, klasör adı çıktı ise ve docker-compose dosyasıyla aynı klasörde bulunuyorsa, .env dosya girişi şu şekildedir: OUTPUT_MOUNT_PATH="./output"

Kapsayıcılar arasında paylaşılan iç işlemeyi depolamak için bir klasör oluşturma

• Paylaşılan bu klasörü adlandır.
• Bu klasörün dosya yoluna {SHARED_MOUNT_PATH} olarak başvuruyoruz.
• Dosya yolunu uygun bir konuma kopyalayın, .env dosyanıza eklemeniz gerekir. Örneğin, klasöre paylaşılan adı verilmişse ve docker-compose dosyayla aynı klasörde bulunuyorsa, .env dosya girişi SHARED_MOUNT_PATH="./share"

Projeyle ilgili bilgileri depolamak için Studio için bir klasör oluşturma

• Bu klasöre db adını verin.
• Bu klasörün dosya yoluna {DB_MOUNT_PATH} olarak başvuruyoruz.
• Dosya yolunu uygun bir konuma kopyalayın, .env dosyanıza eklemeniz gerekir. Örneğin, klasörün adı db ise, dosyayla aynı klasörde docker-compose bulunur, .env dosya girdisi DB_MOUNT_PATH="./db"

Ortam dosyası oluşturma

1. Bu dosyaya .env adını verin.

2. Aşağıdaki ortam değişkenlerini bildirin:

SHARED_MOUNT_PATH="./share"
OUTPUT_MOUNT_PATH="./output"
FILE_MOUNT_PATH="./files"
DB_MOUNT_PATH="./db"
FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI="YourFormRecognizerEndpoint"
FORM_RECOGNIZER_KEY="YourFormRecognizerKey"
NGINX_CONF_FILE="./nginx.conf"

Nginx dosyası oluşturma

1. Bu dosyaya nginx.conf adını verin.

2. Aşağıdaki yapılandırmayı girin:

worker_processes 1;

events { worker_connections 1024; }

http {

    sendfile on;
    client_max_body_size 90M;
    upstream docker-custom {
        server azure-cognitive-service-custom-template:5000;
    }

    upstream docker-layout {
        server  azure-cognitive-service-layout:5000;
    }

    server {
        listen 5000;

        location = / {
            proxy_set_header Host $host:$server_port;
            proxy_set_header Referer $scheme://$host:$server_port;
            proxy_pass http://docker-custom/;
        }

        location /status {
            proxy_pass http://docker-custom/status;
        }

        location /test {
            return 200 $scheme://$host:$server_port;
        }

        location /ready {
            proxy_pass http://docker-custom/ready;
        }

        location /swagger {
            proxy_pass http://docker-custom/swagger;
        }

        location /api-docs {
            proxy_pass http://docker-custom/api-docs;
        }

        location /formrecognizer/documentModels/prebuilt-layout {
            proxy_set_header Host $host:$server_port;
            proxy_set_header Referer $scheme://$host:$server_port;

            add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*' always;
            add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'cache-control,content-type,ocp-apim-subscription-key,x-ms-useragent' always;
            add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS' always;
            add_header 'Access-Control-Expose-Headers' '*' always;

            if ($request_method = 'OPTIONS') {
                return 200;
            }

            proxy_pass http://docker-layout/formrecognizer/documentModels/prebuilt-layout;
        }

        location /formrecognizer/documentModels {
            proxy_set_header Host $host:$server_port;
            proxy_set_header Referer $scheme://$host:$server_port;

            add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*' always;
            add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'cache-control,content-type,ocp-apim-subscription-key,x-ms-useragent' always;
            add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS, DELETE' always;
            add_header 'Access-Control-Expose-Headers' '*' always;

            if ($request_method = 'OPTIONS') {
                return 200;
            }

            proxy_pass http://docker-custom/formrecognizer/documentModels;
        }

        location /formrecognizer/operations {
            add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*' always;
            add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'cache-control,content-type,ocp-apim-subscription-key,x-ms-useragent' always;
            add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS, PUT, DELETE, PATCH' always;
            add_header 'Access-Control-Expose-Headers' '*' always;

            if ($request_method = OPTIONS ) {
                return 200;
            }

            proxy_pass http://docker-custom/formrecognizer/operations;
        }
    }
}

Docker compose dosyası oluşturma

1. Bu dosyayı docker-compose.yml adlandır

2. Aşağıdaki kod örneği, Belge Yönetim Bilgileri Düzeni, Studio ve Özel şablon kapsayıcılarını birlikte çalıştırmak için bağımsız docker compose bir örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından, docker-compose up komutunu kullanarak yapılandırmanızdan tüm hizmetleri oluşturur ve başlatırsınız.

version: '3.3'
services:
  nginx:
    image: nginx:alpine
    container_name: reverseproxy
    depends_on:
      - layout
      - custom-template
    volumes:
      - ${NGINX_CONF_FILE}:/etc/nginx/nginx.conf
    ports:
      - "5000:5000"
  layout:
    container_name: azure-cognitive-service-layout
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout-3.1:latest
    environment:
      eula: accept
      apikey: ${FORM_RECOGNIZER_KEY}
      billing: ${FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      Logging:Console:LogLevel:Default: Information
      SharedRootFolder: /share
      Mounts:Shared: /share
      Mounts:Output: /logs
    volumes:
      - type: bind
        source: ${SHARED_MOUNT_PATH}
        target: /share
      - type: bind
        source: ${OUTPUT_MOUNT_PATH}
        target: /logs
    expose:
      - "5000"

  custom-template:
    container_name: azure-cognitive-service-custom-template
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/custom-template-3.1:latest
    restart: always
    depends_on:
      - layout
    environment:
      AzureCognitiveServiceLayoutHost: http://azure-cognitive-service-layout:5000
      eula: accept
      apikey: ${FORM_RECOGNIZER_KEY}
      billing: ${FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      Logging:Console:LogLevel:Default: Information
      SharedRootFolder: /share
      Mounts:Shared: /share
      Mounts:Output: /logs
    volumes:
      - type: bind
        source: ${SHARED_MOUNT_PATH}
        target: /share
      - type: bind
        source: ${OUTPUT_MOUNT_PATH}
        target: /logs
    expose:
      - "5000"

  studio:
    container_name: form-recognizer-studio
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/studio:3.1
    environment:
      ONPREM_LOCALFILE_BASEPATH: /onprem_folder
      STORAGE_DATABASE_CONNECTION_STRING: /onprem_db/Application.db
    volumes:
      - type: bind
        source: ${FILE_MOUNT_PATH} # path to your local folder
        target: /onprem_folder
      - type: bind
        source: ${DB_MOUNT_PATH} # path to your local folder
        target: /onprem_db
    ports:
      - "5001:5001"
    user: "1000:1000" # echo $(id -u):$(id -g)

Özel şablon kapsayıcısı ve Düzen kapsayıcısı, Azure Depolama kuyruklarını veya bellek içi kuyrukları kullanabilirler. Storage:ObjectStore:AzureBlob:ConnectionString ve queue:azure:connectionstring ortam değişkenlerinin yalnızca Azure Depolama kuyruklarını kullanıyorsanız ayarlanması gerekir. Yerel olarak çalışırken bu değişkenleri silin.

Hizmetin çalıştığından emin olun

Hizmetin çalışır durumda olduğundan emin olmak için. Bu komutları bir Ubuntu kabuğunda çalıştırın.

$cd <folder containing the docker-compose file>

$source .env

$docker-compose up

Özel şablon kapsayıcıları birkaç farklı yapılandırma gerektirir ve diğer isteğe bağlı yapılandırmaları destekler.

Ayar	Zorunlu	Açıklama
EULA	Evet	Lisans kabulü Örneği: Eula=accept
Faturalandırma	Evet	FR kaynağının faturalama uç noktası URI'si
API Anahtarı	Evet	FR kaynağının uç nokta anahtarı
Kuyruk:Azure:BağlantıDizesi	Hayır	Azure Kuyruk bağlantı dizesi
Depolama:ObjectStore:AzureBlob:BağlantıDizesi	Hayır	Azure Blob bağlantı dizesi
SağlıkKontrolü: Hafıza Üst Sınırı MB olarak	Hayır	İyi durumda olmayan canlılığı raporlamak için bellek eşiği. Varsayılan: Önerilen bellekle aynı
StorageTimeToLiveInMinutes	Hayır	TTL tüm ara ve son dosyaları kaldırma süresi. Varsayılan: İki gün, TTL beş dakika ile yedi gün arasında ayarlanabilir
Görev:MaxRunningTimeSpanInMinutes	Hayır	İsteği zaman aşımı olarak kabul etmek için maksimum çalışma süresi. Varsayılan: 60 dakika
HTTP_PROXY_BYPASS_URLS	Hayır	Ara sunucuyu atlamak için URL'leri belirtin Örnek: HTTP_PROXY_BYPASS_URLS = abc.com, xyz.com
AzureCognitiveServiceReadHost (Makbuz, Yalnızca IdDocument Kapsayıcıları)	Evet	Okuma kapsayıcısı uri'sini belirtin Örnek:AzureCognitiveServiceReadHost=http://onprem-frread:5000
AzureCognitiveServiceLayoutHost (Belge, Yalnızca Fatura Kapsayıcıları)	Evet	Düzen kapsayıcısı uri'sini belirtin Örnek:AzureCognitiveServiceLayoutHost=http://onprem-frlayout:5000

Model eğitmek için Document Intelligence Studio'yu kullanma

• Aynı türde en az beş form içeren bir küme toplayın. Modeli eğitmek ve formu test etmek için bu verileri kullanırsınız. Örnek bir veri kümesi kullanabilirsiniz (sample_data.zip indirip ayıklayabilirsiniz).

• Kapsayıcıların çalıştığını onayladıktan sonra bir tarayıcı açın ve kapsayıcıların dağıtıldığı uç noktaya gidin. Eğer bu dağıtım yerel makinenizse, uç nokta şudur: [http://localhost:5001](http://localhost:5001).

• Özel ayıklama modeli kutucuğunu seçin.

• Seçenek Create project öğesini seçin.

• Proje adı ve isteğe bağlı olarak bir açıklama sağlayın

• "Kaynağınızı yapılandırın" adımında özel şablon modeliniz için uç noktayı belirtin. Kapsayıcıları yerel makinenize dağıttıysanız bu URL'yi [http://localhost:5000](http://localhost:5000)kullanın.

• Eğitim verilerinizin dosyalar klasöründe bulunduğu yer için bir alt klasör sağlayın.

• Son olarak projeyi oluşturun

Artık etiket oluşturmaya hazır bir proje oluşturmanız gerekir. Eğitim verilerinizi karşıya yükleyin ve etiketlemeye başlayın. Eğer etiketleme konusunda yeniyseniz, özel model oluşturma ve eğitme kısmına bakın.

Eğitmek için API'yi kullanma

Bir modeli eğitmek için API'leri doğrudan çağırmayı planlıyorsanız, özel şablon modeli eğitme API'sinin etiketleme projenizin içeriği olan base64 kodlanmış zip dosyası gerekir. PDF veya görüntü dosyalarını atlayabilir ve yalnızca JSON dosyalarını gönderebilirsiniz.

Veri kümenizi etiketledikten ve *.ocr.json, *.labels.json ve fields.json dosyalarını bir zip dosyasına ekledikten sonra, base64 kodlu dizgiyi oluşturmak için PowerShell komutlarını kullanın.

$bytes = [System.IO.File]::ReadAllBytes("<your_zip_file>.zip")
$b64String = [System.Convert]::ToBase64String($bytes, [System.Base64FormattingOptions]::None)

İsteği göndermek için derleme modeli API'sini kullanın.

  POST http://localhost:5000/formrecognizer/documentModels:build?api-version=2023-07-31

  {
      "modelId": "mymodel",
      "description": "test model",
      "buildMode": "template",

      "base64Source": "<Your base64 encoded string>",
      "tags": {
         "additionalProp1": "string",
         "additionalProp2": "string",
         "additionalProp3": "string"
       }
  }

---

Hizmetin çalıştığını doğrulama

Kapsayıcının çalıştığını doğrulamanın birkaç yolu vardır:

• Kapsayıcı, çalıştığını görsel olarak doğrulayan bir giriş sayfasını \ adresinde sağlar.

• Sık kullandığınız web tarayıcısını açabilir ve söz konusu kapsayıcının dış IP adresine ve kullanıma sunulan bağlantı noktasına gidebilirsiniz. Kapsayıcının çalıştığını doğrulamak için listelenen istek URL'lerini kullanın. Listelenen örnek istek URL'leri şeklindedir http://localhost:5000, ancak kapsayıcınız farklılık gösterebilir. Kapsayıcınızın Dış IP adresine ve kullanıma sunulan bağlantı noktasına gitmekte olduğunuzu unutmayın.

  İstek URL’si	Amaç
  http:// localhost:5000/	Kapsayıcı bir ana sayfa sağlar.
  http:// localhost:5000/ready	GET ile istenen bu istek, kapsayıcının modele yönelik bir sorguyu kabul etmeye hazır olduğunu belirten bir doğrulama sağlar. Bu istek Kubernetes canlılığı ve hazır olma yoklamaları için kullanılabilir.
  http:// localhost:5000/status	GET ile istenen bu istek, kapsayıcıyı başlatmak için kullanılan api anahtarının 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 tam bir belge seti ve "Deneyin" özelliğini 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.

Kapsayıcıları durdur

Kapsayıcıları durdurmak için aşağıdaki komutu kullanın:

docker-compose down

Faturalandırma

Belge Yönetim Bilgileri kapsayıcıları, Azure hesabınızda bir Belge Yönetim Bilgileri kaynağı kullanarak faturalama bilgilerini Azure'a gönderir.

Kapsayıcıya yönelik sorgular, API Keyiçin kullanılan Azure kaynağının fiyatlandırma katmanında faturalandırılır. Faturalama, belgelerinizi ve görüntülerinizi işlemek için kullanılan her kapsayıcı örneği için hesaplanır.

Şu hatayı alırsanız: Kapsayıcı geçerli durumda değil. Abonelik doğrulaması 'OutOfQuota' API anahtarı kota dışında durumuyla başarısız oldu. Kapsayıcılarınızın faturalama uç noktasıyla iletişim kurmadığını gösteren bir göstergedir.

Azure'a bağlanma

Konteynerin 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 deneme içinde faturalama uç noktasına bağlanamazsa, kapsayıcı istekleri sunmayı durdurur. Faturalama için Microsoft'a gönderilen bilgilerin bir örneği için Azure kapsayıcı SSS'yi inceleyin.

Faturalama anlaşmazlıkları

Docker-compose up komutu, aşağıdaki seçeneklerin üçü de geçerli değerlerle sağlandığında kapsayıcıyı başlatır:

Seçenek	Açıklama
ApiKey	Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan AI Services kaynağının anahtarı. Bu seçeneğin değeri, içinde Billingbelirtilen sağlanan kaynak için bir anahtara ayarlanmalıdır.
Billing	Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan AI Hizmetleri kaynağının uç noktası. Bu seçeneğin değeri, sağlanan bir Azure kaynağının uç nokta URI'sine ayarlanmalıdır.
Eula	Konteynerin lisansını kabul ettiğinizi gösterir. Bu seçeneğin değeri kabul edilecek şekilde ayarlanmalıdır.

Bu seçenekler hakkında daha fazla bilgi için Kapsayıcıları yapılandırma bölümüne bakın.

Özet

İşte hepsi bu! Bu makalede, Belge Yönetim Bilgileri kapsayıcılarını indirmeye, yüklemeye ve çalıştırmaya yönelik kavramları ve iş akışlarını öğrendiniz. Özet olarak:

• Document Intelligence, Docker için yedi Linux kapsayıcısı sağlar.
• Kapsayıcı görüntüleri mcr'den indirilir.
• Kapsayıcı görüntüleri Docker'da çalıştırılır.
• Bir kapsayıcı örneği oluştururken faturalama bilgileri belirtilmelidir.

Önemli

Azure kapsayıcıları, ölçüm için Azure'a bağlanmadan çalıştırılma lisansına sahip değildir. Müşterilerin, kapsayıcıların faturalama bilgilerini her zaman ölçüm hizmetiyle iletmesini sağlaması gerekir. Azure kapsayıcıları müşteri verilerini (örneğin, analiz edilen görüntü veya metin) Microsoft'a göndermez.

Sonraki adımlar

• Belge Zekası kapsayıcı yapılandırma ayarları

• Azure kapsayıcı örneği tarifi