Form Tanıma v2.1 kapsayıcılarını yükleme ve çalıştırma

Bu makale:Form Tanıma v2.1 için geçerlidir.

Azure Form Tanıma, makine öğrenmesi teknolojisini kullanarak otomatik veri işleme yazılımı oluşturmanıza olanak tanıyan bir Azure Uygulamalı Yapay Zeka Hizmetidir. Form Tanıma form belgelerinizden metinleri, anahtar/değer çiftlerini, seçim işaretlerini, tablo verilerini ve daha fazlasını tanımlamanızı ve ayıklamanızı sağlar. Sonuçlar, özgün dosyadaki ilişkileri içeren yapılandırılmış veriler olarak teslim edilir.

Bu makalede, Form Tanıma kapsayıcıları indirmeyi, yüklemeyi ve çalıştırmayı öğreneceksiniz. Kapsayıcılar, Form Tanıma hizmetini kendi ortamınızda çalıştırmanızı sağlar. Kapsayıcılar, belirli güvenlik ve veri idare gereksinimleri için çok kullanışlıdır. Form Tanıma özellikleri altı Form Tanıma özellik kapsayıcısı tarafından desteklenir: Düzen, Kartvizit, Kimlik Belgesi, Makbuz, Fatura ve Özel (Makbuz, Kartvizit ve Kimlik Belgesi kapsayıcıları için de Okuma OCR kapsayıcısı gerekir).

Önemli

• Form Tanıma kapsayıcıları kullanmak için çevrimiçi bir istek göndermeniz ve bunu onaylamanız gerekir. Daha fazla bilgi için aşağıdakiKapsayıcıyı çalıştırmak için onay isteme bölümüne bakın.

Önkoşullar

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

Form Tanıma kapsayıcılarını kullanmak için de aşağıdakilere ihtiyacınız olacaktır:

Gerekli	Amaç
Docker hakkında bilgi	Kayıt defterleri, depolar, kapsayıcılar ve kapsayıcı görüntüleri gibi Temel Docker kavramlarının yanı sıra temel dockerterminoloji ve komutlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.
Docker Altyapısı yüklü	Docker Altyapısı'nın bir konak 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.
Form Tanıma kaynağı	Azure portal tek hizmetli bir Azure Form Tanıma veya çok hizmetli Bilişsel Hizmetler kaynağı. Kapsayıcıları kullanmak için ilişkili anahtara ve uç nokta URI'sine sahip olmanız gerekir. Her iki değer de Azure portal Form Tanıma 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.
API kaynağını Görüntü İşleme	Kartvizitleri, kimlik belgelerini veya Makbuzları işlemek için bir Görüntü İşleme kaynağı gerekir. Metni Tanıma özelliğine Azure kaynağı (REST API veya SDK) veya bilişsel hizmetler-tanıma metinkapsayıcısı olarak erişebilirsiniz. Normal faturalama ücretleri geçerlidir. Bilişsel-hizmetler-tanıma-metin kapsayıcısını kullanıyorsanız, Form Tanıma kapsayıcısı için Görüntü İşleme anahtarınızın bilişsel hizmetler-tanıma-metin kapsayıcısı için Görüntü İşleme docker run veya docker compose komutta belirtilen anahtar olduğundan ve faturalama uç noktanızın kapsayıcının uç noktası (örneğin, http://localhost:5000) olduğundan emin olun. Aynı konakta hem Görüntü İşleme kapsayıcısını hem de Form Tanıma kapsayıcıyı birlikte kullanırsanız, ikisi de varsayılan 5000 bağlantı noktasıyla başlatılamaz. Görüntü İşleme Azure bulutunuzun veya Bilişsel Hizmetler kapsayıcınızın hem anahtarını hem de uç noktalarını geçirin: {COMPUTER_VISION_KEY}: kullanılabilir iki kaynak anahtarından biri. {COMPUTER_VISION_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 çalıştırılabilir.

Kapsayıcıyı çalıştırmak için onay isteme

Kapsayıcıya erişim istemek için Geçitli Hizmetler için Azure Bilişsel Hizmetler Uygulamasını tamamlayın ve gönderin.

Form, siz, şirketiniz ve kapsayıcıyı kullanacağınız kullanıcı senaryosu hakkında bilgi istemektedir. Formu gönderdikten sonra Azure Bilişsel Hizmetler ekibi formu inceler ve 10 iş günü içinde size bir karar e-posta ile gönderir.

Önemli

• Formda, Azure abonelik kimliğiyle ilişkilendirilmiş bir e-posta adresi kullanmanız gerekir.
• Kapsayıcıyı çalıştırmak için kullandığınız Azure kaynağının onaylı Azure abonelik kimliğiyle oluşturulmuş olması gerekir.
• Microsoft'tan uygulamanızın durumuyla ilgili güncelleştirmeler için e-postanızı (gelen kutusu ve gereksiz klasörler) denetleyin.

Onayladıktan sonra, kapsayıcıyı makalenin ilerleyen bölümlerinde açıklanan Microsoft Container Registry'den (MCR) indirdikten sonra çalıştırabilirsiniz.

Azure aboneliğiniz onaylanmamışsa kapsayıcıyı çalıştıramazsınız.

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.

Kapsayıcı gereksinimleri ve önerileri

Gerekli destekleyici kapsayıcılar

Aşağıdaki tabloda, indirdiğiniz her Form Tanıma kapsayıcı için destekleyici kapsayıcılar listeleniyor. Daha fazla bilgi için Faturalama bölümüne bakın.

Özellik kapsayıcısı	Destekleyici kapsayıcılar
Düzen	Hiçbiri
Kartvizit	okuma Görüntü İşleme
Kimlik Belgesi	okuma Görüntü İşleme
Fatura	Düzen
Makbuz	okuma Görüntü İşleme
Özel	Özel API, Özel Denetimli, Düzen

Önerilen CPU çekirdekleri ve bellek

Not

En düşük ve önerilen değerler, konak makine kaynaklarını değil Docker sınırlarını temel alır.

Okuma, Düzen ve Önceden Oluşturulmuş kapsayıcılar

Kapsayıcı	Minimum	Önerilen
Okuma 3.2	8 çekirdekler, 16 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
Düzen 2.1	8 çekirdekler, 16 GB bellek	8 çekirdekler, 24 GB bellek
Kartvizit 2.1	2 çekirdekler, 4 GB bellek	4 çekirdekler, 4 GB bellek
Kimlik Belgesi 2.1	1 çekirdek, 2 GB bellek	2 çekirdekler, 2 GB bellek
Fatura 2.1	4 çekirdekler, 8 GB bellek	8 çekirdekler, 8 GB bellek
Makbuz 2.1	4 çekirdekler, 8 GB bellek	8 çekirdekler, 8 GB bellek

Özel kapsayıcılar

İstekleri eğitmek ve analiz etmek için aşağıdaki konak makine gereksinimleri geçerlidir:

Kapsayıcı	Minimum	Önerilen
Özel API	0,5 çekirdek, 0,5 GB bellek	1 çekirdek, 1 GB bellek
Özel Denetimli	4 çekirdekler, 2 GB bellek	8 çekirdekler, 4 GB bellek

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

İpucu

İndirilen kapsayıcı görüntülerinizi 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 çalıştırma

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

  

• EULA değerinin "accept" olarak ayarlandığından emin olun.

• EULA, Billingve Key değerleri belirtilmelidir; aksi takdirde kapsayıcı başlatılmaz.

Önemli

Anahtarlar Form Tanıma kaynağınıza erişmek için kullanılır. Anahtarlarınızı paylaşmayın. Bunları, örneğin Azure Key Vault kullanarak güvenli bir şekilde depolayın. Ayrıca bu anahtarları düzenli olarak yeniden oluşturmanızı öneririz. API çağrısı yapmak için yalnızca bir anahtar gereklidir. İlk anahtarı yeniden oluştururken hizmete sürekli erişim için ikinci anahtarı kullanabilirsiniz.

Düzen

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

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

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Kartvizit

Aşağıdaki kod örneği, Form Tanıma Kartvizit ve Okuma kapsayıcılarını birlikte çalıştırmak için bağımsız docker compose bir örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından komutuyla docker-compose up tüm hizmetleri yapılandırmanızdan oluşturup başlatırsınız. Kartvizit kapsayıcı örneğiniz için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin. okuma Görüntü İşleme kapsayıcınız için {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} ve {COMPUTER_VISION_KEY} girin.

version: "3.9"
services:
  azure-cognitive-service-businesscard:
    container_name: azure-cognitive-service-businesscard
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/businesscard
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
      - AzureCognitiveServiceReadHost=http://azure-cognitive-service-read:5000
    ports:
      - "5000:5050"
    networks:
      - ocrvnet
  azure-cognitive-service-read:
    container_name: azure-cognitive-service-read
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2021-04-12
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={COMPUTER_VISION_KEY}
    networks:
      - ocrvnet

networks:
  ocrvnet:
    driver: bridge

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Kimlik Belgesi

Aşağıdaki kod örneği, Form Tanıma Kimliği Belgesi ve Okuma kapsayıcılarını birlikte çalıştırmak için bağımsız docker compose bir örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından komutuyla docker-compose up tüm hizmetleri yapılandırmanızdan oluşturup başlatırsınız. Kimlik belgesi kapsayıcınız için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin. Görüntü İşleme Okuma kapsayıcınız için {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} ve {COMPUTER_VISION_KEY} değerlerini girin.

version: "3.9"
services:
  azure-cognitive-service-id:
    container_name: azure-cognitive-service-id
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/id-document
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
      - AzureCognitiveServiceReadHost=http://azure-cognitive-service-read:5000
    ports:
      - "5000:5050"
    networks:
      - ocrvnet
  azure-cognitive-service-read:
    container_name: azure-cognitive-service-read
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2021-04-12
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={COMPUTER_VISION_KEY}
    networks:
      - ocrvnet

networks:
  ocrvnet:
    driver: bridge

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Fatura

Aşağıdaki kod örneği, Form Tanıma Fatura ve Düzen kapsayıcılarını birlikte çalıştırmaya ilişkin bağımsız docker compose bir örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından komutuyla docker-compose up tüm hizmetleri yapılandırmanızdan oluşturup başlatırsınız. Fatura ve Düzen kapsayıcılarınız için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin.

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

networks:
  ocrvnet:
    driver: bridge

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Makbuz

Aşağıdaki kod örneği, Form Tanıma Alındı bilgisi ve Okuma kapsayıcılarını birlikte çalıştırmak için bağımsız docker compose bir örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından komutuyla docker-compose up tüm hizmetleri yapılandırmanızdan oluşturup başlatırsınız. Makbuz kapsayıcınız için {FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI} ve {FORM_RECOGNIZER_KEY} değerlerini girin. Görüntü İşleme Okuma kapsayıcınız için {COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI} ve {COMPUTER_VISION_KEY} değerlerini girin.

version: "3.9"
services:
  azure-cognitive-service-receipt:
    container_name: azure-cognitive-service-receipt
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/receipt
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={FORM_RECOGNIZER_KEY}
      - AzureCognitiveServiceReadHost=http://azure-cognitive-service-read:5000
    ports:
      - "5000:5050"
    networks:
      - ocrvnet
  azure-cognitive-service-read:
    container_name: azure-cognitive-service-read
    image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2021-04-12
    environment:
      - EULA=accept
      - billing={COMPUTER_VISION_ENDPOINT_URI}
      - apiKey={COMPUTER_VISION_KEY}
    networks:
      - ocrvnet

networks:
  ocrvnet:
    driver: bridge

Şimdi docker compose komutuyla hizmeti başlatabilirsiniz:

docker-compose up

Özel

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

• Aşağıdaki dosyaları depolamak için bir klasör oluşturun:

1. .Env
2. nginx.conf
3. docker-compose.yml

• Giriş verilerinizi depolamak için bir klasör oluşturma

1. Bu klasörü paylaşılan olarak adlandır.
2. Bu klasörün dosya yoluna {SHARED_MOUNT_PATH} olarak başvuracağız.
3. Dosya yolunu Microsoft Not Defteri gibi uygun bir konuma kopyalayın. Bunu .env dosyanıza eklemeniz gerekir.

• Form Tanıma hizmeti tarafından yazılan günlükleri yerel makinenizde depolamak için bir klasör oluşturun.

1. Bu klasör çıkışını adlandır.
2. Bu klasörün dosya yoluna {OUTPUT_MOUNT_PATH} olarak başvuracağız.
3. Dosya yolunu Microsoft Not Defteri gibi uygun bir konuma kopyalayın. Bunu .env dosyanıza eklemeniz gerekir.

• Ortam dosyası oluşturma

1. Bu dosyaya .env adını verin.

2. Aşağıdaki ortam değişkenlerini bildirin:

SHARED_MOUNT_PATH="<file-path-to-shared-folder>"
OUTPUT_MOUNT_PATH="<file -path-to-output-folder>"
FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI="<your-form-recognizer-endpoint>"
FORM_RECOGNIZER_KEY="<your-form-recognizer-key>"
RABBITMQ_HOSTNAME="rabbitmq"
RABBITMQ_PORT=5672
NGINX_CONF_FILE="<file-path>"

• 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-api {
        server azure-cognitive-service-custom-api: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-api/;

        }

        location /status {
            proxy_pass http://docker-api/status;

        }

        location /ready {
            proxy_pass http://docker-api/ready;

        }

        location /swagger {
            proxy_pass http://docker-api/swagger;

        }

        location /formrecognizer/v2.1/custom/ {
            proxy_set_header Host $host:$server_port;
            proxy_set_header Referer $scheme://$host:$server_port;
            proxy_pass http://docker-api/formrecognizer/v2.1/custom/;

        }

        location /formrecognizer/v2.1/layout/ {
            proxy_set_header Host $host:$server_port;
            proxy_set_header Referer $scheme://$host:$server_port;
            proxy_pass http://docker-layout/formrecognizer/v2.1/layout/;

        }
    }
}

• Aynı türde en az altı biçimden oluşan bir küme toplayın. Modeli eğitmek ve formu test etmek için bu verileri kullanacaksınız. Örnek bir veri kümesi kullanabilirsiniz (sample_data.zipindirip ayıklayın). Eğitim dosyalarını oluşturduğunuz paylaşılan klasöre indirin.

• Verilerinizi etiketlemek istiyorsanız Windows için Form Tanıma Örnek Etiketleme aracını indirin. İndirme işlemi, yerel dosya sisteminizde bulunan verileri etiketlemek için kullanacağınız etiketleme aracını .exe dosyasını içeri aktarır. İndirme işlemi sırasında oluşan uyarıları yoksayabilirsiniz.

Yeni bir Örnek Etiketleme aracı projesi oluşturma

• Örnek Etiketleme aracı .exe dosyasına çift tıklayarak etiketleme aracını açın.
• Aracın sol bölmesinde bağlantılar sekmesini seçin.
• Yeni bir proje oluşturmak ve ona bir ad ve açıklama vermek için seçin.
• Sağlayıcı için yerel dosya sistemi seçeneğini belirleyin. Yerel klasör için, örnek veri dosyalarını depoladığınız klasörün yolunu girdiğinizden emin olun.
• Giriş sekmesine dönün ve "Bir modeli etiketler ve anahtar-değer çiftleri ile eğitmek için özel kullan seçeneğini" seçin.
• Etiketli modeli eğitmek için sol bölmedeki eğit düğmesini seçin.
• Bu bağlantıyı kaydedin ve isteklerinizi etiketlemek için kullanın.
• Seçtiğiniz dosyayı eğitilen modele göre analiz etmeyi seçebilirsiniz.

• Docker compose dosyası oluşturma

1. Bu dosyayı docker-compose.yml olarak adlandır

2. Aşağıdaki kod örneği, Form Tanıma Düzen, Etiket Aracı, Özel API ve Özel Denetimli kapsayıcıları birlikte çalıştırmak için bağımsız docker compose bir örnektir. ile docker compose, uygulamanızın hizmetlerini yapılandırmak için bir YAML dosyası kullanırsınız. Ardından komutuyla docker-compose up tüm hizmetleri yapılandırmanızdan oluşturup başlatırsınız.

version: '3.3'
services:
 nginx:
  image: nginx:alpine
  container_name: reverseproxy
  volumes:
    - ${NGINX_CONF_FILE}:/etc/nginx/nginx.conf
  ports:
    - "5000:5000"
 rabbitmq:
  container_name: ${RABBITMQ_HOSTNAME}
  image: rabbitmq:3
  expose:
    - "5672"
 layout:
  container_name: azure-cognitive-service-layout
  image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/layout
  depends_on:
    - rabbitmq
  environment:
    eula: accept
    key: ${FORM_RECOGNIZER_KEY}
    billing: ${FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
    Queue:RabbitMQ:HostName: ${RABBITMQ_HOSTNAME}
    Queue:RabbitMQ:Port: ${RABBITMQ_PORT}
    Logging:Console:LogLevel:Default: Information
    SharedRootFolder: /shared
    Mounts:Shared: /shared
    Mounts:Output: /logs
  volumes:
    - type: bind
      source: ${SHARED_MOUNT_PATH}
      target: /shared
    - type: bind
      source: ${OUTPUT_MOUNT_PATH}
      target: /logs
  expose:
    - "5000"

 custom-api:
  container_name: azure-cognitive-service-custom-api
  image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/custom-api
  restart: always
  depends_on:
    - rabbitmq
  environment:
    eula: accept
    key: ${FORM_RECOGNIZER_KEY}
    billing: ${FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
    Logging:Console:LogLevel:Default: Information
    Queue:RabbitMQ:HostName: ${RABBITMQ_HOSTNAME}
    Queue:RabbitMQ:Port: ${RABBITMQ_PORT}
    SharedRootFolder: /shared
    Mounts:Shared: /shared
    Mounts:Output: /logs
  volumes:
    - type: bind
      source: ${SHARED_MOUNT_PATH}
      target: /shared
    - type: bind
      source: ${OUTPUT_MOUNT_PATH}
      target: /logs
  expose:
    - "5000"

 custom-supervised:
  container_name: azure-cognitive-service-custom-supervised
  image: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/custom-supervised
  restart: always
  depends_on:
    - rabbitmq
  environment:
    eula: accept
    key: ${FORM_RECOGNIZER_KEY}
    billing: ${FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT_URI}
    CustomFormRecognizer:ContainerPhase: All
    CustomFormRecognizer:LayoutAnalyzeUri: http://azure-cognitive-service-layout:5000/formrecognizer/v2.1/layout/analyze
    Logging:Console:LogLevel:Default: Information
    Queue:RabbitMQ:HostName: ${RABBITMQ_HOSTNAME}
    Queue:RabbitMQ:Port: ${RABBITMQ_PORT}
    SharedRootFolder: /shared
    Mounts:Shared: /shared
    Mounts:Output: /logs
  volumes:
    - type: bind
      source: ${SHARED_MOUNT_PATH}
      target: /shared
    - type: bind
      source: ${OUTPUT_MOUNT_PATH}
      target: /logs

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

Yeni bağlantı oluşturma

• Aracın sol bölmesinde bağlantılar sekmesini seçin.
• Yeni proje oluştur'u seçip ona bir ad ve açıklama verin.
• Sağlayıcı için yerel dosya sistemi seçeneğini belirleyin. Yerel klasör için, örnek veri dosyalarını depoladığınız klasörün yolunu girdiğinizden emin olun.
• Giriş sekmesine dönün ve Bir modeli etiketler ve anahtar-değer çiftleriyle eğitmek için Özel kullan'ı seçin.
• Etiketli modeli eğitmek için sol bölmedeki eğit düğmesini seçin.
• Bu bağlantıyı kaydedin ve isteklerinizi etiketlemek için kullanın.
• Seçtiğiniz dosyayı eğitilen modele göre analiz etmeyi seçebilirsiniz.

Örnek Etiketleme aracı ve Azure Container Instances (ACI)

Azure Container Instance ile Örnek Etiketleme aracını kullanmayı öğrenmek için bkz. Örnek Etiketleme aracını dağıtma.

Hizmetin çalıştığını doğrulama

Kapsayıcının çalıştığını doğrulamanın birkaç yolu vardır:

• Kapsayıcı, kapsayıcının çalıştığına ilişkin görsel doğrulama olarak adresinde \ bir giriş sayfası sağlar.

• Sık kullandığınız web tarayıcısını açıp dış IP adresine ve söz konusu kapsayıcının 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 gidildiğini unutmayın.

  İstek URL’si	Amaç
  http:// localhost:5000/	Kapsayıcı bir giriş sayfası sağlar.
  http:// localhost:5000/ready	GET ile istenen bu istek, kapsayıcının modele yönelik bir sorguyu kabul etmeye hazır olduğuna ilişkin 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 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 döndürdüğünde, gerekli HTTP üst bilgilerini ve gövde biçimini göstermek için örnek bir CURL komutu sağlanır.

Kapsayıcıları durdurma

Kapsayıcıları durdurmak için aşağıdaki komutu kullanın:

docker-compose down

Faturalandırma

Form Tanıma kapsayıcıları, Azure hesabınızdaki bir Form Tanıma kaynağı kullanarak faturalama bilgilerini Azure'a gönderir.

Kapsayıcıya yönelik sorgular için kullanılan Azure kaynağının fiyatlandırma katmanında Keyfaturalandırılır. Belgelerinizi ve görüntülerinizi işlemek için kullanılan her kapsayıcı örneği için faturalandırılırsınız. Bu nedenle kartvizit özelliğini kullanırsanız Form Tanıma BusinessCard ve Computer Vision Read kapsayıcı örnekleri için faturalandırılırsınız. Fatura özelliği için Form Tanıma Invoice ve Layout kapsayıcı örnekleri için faturalandırılırsınız. Bkz. Okuma özelliği kapsayıcısı fiyatlandırmasını Form Tanıma ve Görüntü İşleme.

Azure Bilişsel Hizmetler kapsayıcıları, ölçüm/faturalama uç noktasına bağlanmadan çalıştırılma lisansına sahip değildir. Faturalama bilgilerini her zaman faturalama uç noktasıyla iletişim kurmak için kapsayıcıların etkinleştirilmesi gerekir. Bilişsel Hizmetler 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 penceresi içinde Azure'a bağlanmazsa, kapsayıcı çalışmaya devam eder, ancak faturalama uç noktası geri yüklenene kadar sorgu 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. Bilişsel Hizmetler kapsayıcısı hakkında SSS .

Faturalama bağımsız değişkenleri

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

Seçenek	Açıklama
Key	Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan Bilişsel Hizmetler kaynağının anahtarı. Bu seçeneğin değeri, içinde Billingbelirtilen sağlanan kaynak için bir anahtara ayarlanmalıdır.
Billing	Faturalama bilgilerini izlemek için kullanılan Bilişsel Hizmetler 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

İşte bu kadar! Bu makalede, Form Tanıma kapsayıcılarını indirmeye, yüklemeye ve çalıştırmaya yönelik kavramları ve iş akışlarını öğrendiniz. Özet:

• Form Tanıma Docker için yedi Linux kapsayıcısı sağlar.
• Kapsayıcı görüntüleri mcr'dan indirilir.
• Kapsayıcı görüntüleri Docker'da çalışır.
• Bir kapsayıcı örneği oluştururken faturalama bilgileri belirtilmelidir.

Önemli

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

Sonraki adımlar

• Kapsayıcı yapılandırma ayarlarını Form Tanıma

• Azure kapsayıcı örneği tarifi