Installare ed eseguire contenitori di Riconoscimento entità denominata
I contenitori consentono di ospitare l'API Riconoscimento entità denominata nella propria infrastruttura. Se si hanno requisiti di sicurezza o governance dei dati che non possono essere soddisfatti chiamando Riconoscimento entità denominata in remoto, i contenitori potrebbero essere un'opzione valida.
Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.
Prerequisiti
È necessario soddisfare i prerequisiti seguenti prima di usare i contenitori Riconoscimento entità denominata.
- Se non hai una sottoscrizione di Azure, crea un account gratuito.
- Docker installato in un computer host. Docker deve essere configurato per consentire ai contenitori di connettersi ai dati di fatturazione e inviarli ad Azure.
- In Windows, è anche necessario configurare Docker per supportare i contenitori Linux.
- È necessario avere una conoscenza di base dei concetti relativi a Docker.
- Una risorsa linguistica
Raccogliere i parametri necessari
Sono necessari tre parametri principali per tutti i contenitori di Intelligenza artificiale di Azure. Le condizioni di licenza per il software Microsoft devono essere presenti con un valore di accettazione. Sono necessari anche un URI dell’endpoint e una chiave API.
URI endpoint
Il valore {ENDPOINT_URI} è disponibile nella pagina Panoramica del portale di Azure della risorsa di Servizi di Azure AI corrispondente. Accedere alla pagina Panoramica e passare il puntatore del mouse sull'endpoint. Verrà visualizzata un'icona Copia negli Appunti . Copiare e usare l'endpoint se necessario.
Chiavi
Il valore {API_KEY} viene usato per avviare il contenitore ed è disponibile nella pagina Chiavi del portale di Azure della risorsa di Servizi di Azure AI corrispondente. Accedere alla pagina Chiavi e selezionare l'icona Copia negli Appunti .
Importante
Queste chiavi di sottoscrizione vengono usate per accedere all'API Servizi di Azure AI. Non condividere le chiavi. Archiviarle in modo sicuro. Usare, ad esempio, Azure Key Vault. È anche consigliabile rigenerare queste chiavi regolarmente. Per effettuare una chiamata API è necessaria una sola chiave. Quando si rigenera la prima chiave, è possibile usare la seconda chiave per mantenere l'accesso al servizio.
Requisiti e consigli per i computer host
L'host è un computer con architettura x64 che esegue il contenitore Docker. Può essere un computer dell'ambiente locale o un servizio di hosting Docker in Azure, tra cui:
- Servizio Azure Kubernetes.
- Istanze di Azure Container.
- Cluster Kubernetes distribuito in Azure Stack. Per altre informazioni, vedere Deploy Kubernetes to Azure Stack (Distribuire Kubernetes in Azure Stack).
La tabella seguente riporta le specifiche minime e consigliate per il contenitore di disponibile. Ogni core CPU deve essere almeno 2,6 gigahertz (GHz).
È consigliabile avere una CPU con set di istruzioni AVX-512, per un'esperienza ottimale (prestazioni e accuratezza).
| Specifiche host minime | Specifiche host consigliate | |
|---|---|---|
| Riconoscimento di entità denominate | 1 core, 2 GB di memoria | 4 core, 8 GB di memoria |
La memoria e il core CPU corrispondono alle impostazioni --cpus e --memory, che vengono usate come parte del comando docker run.
Ottenere l'immagine del contenitore con docker pull
L'immagine del contenitore Riconoscimento entità denominata è disponibile nel syndicate del registro contenitori mcr.microsoft.com. Si trova all'interno del repository azure-cognitive-services/textanalytics/ ed è denominata ner. Il nome completo dell'immagine del contenitore è mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/ner.
Per usare la versione più recente del contenitore, è possibile usare il tag latest, che è per l'inglese. È anche possibile trovare un elenco completo dei contenitori per le lingue supportate usando i tag in MCR.
Il contenitore Riconoscimento entità denominata più recente è disponibile in diverse lingue. Per scaricare il contenitore per il contenitore inglese, usare il comando seguente.
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/ner:latest
Suggerimento
È possibile usare il comando docker images per visualizzare l'elenco delle immagini dei contenitori scaricate. Ad esempio, il comando seguente visualizza l'ID, il repository e il tag di ogni immagine del contenitore scaricata, in formato tabella:
docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
<image-id> <repository-path/name> <tag-name>
Eseguire il contenitore con docker run
Quando il contenitore si trova nel computer host, usare il comando esecuzione Docker per eseguire i contenitori. Il contenitore continuerà a essere eseguito fino a quando non viene arrestato. Sostituire i segnaposto seguenti con i propri valori:
Importante
- I comandi di Docker nelle sezioni seguenti usano la barra rovesciata,
\, come carattere di continuazione di riga. Sostituirla o rimuoverla in base ai requisiti del sistema operativo host. - È necessario specificare le opzioni
Eula,BillingeApiKeyper eseguire il contenitore. In caso contrario, il contenitore non si avvia. Per altre informazioni, vedereFatturazione.
Per eseguire il contenitore Riconoscimento entità denominata, eseguire il comando docker run seguente. Sostituire i segnaposto seguenti con i propri valori:
| Segnaposto | Valore | Formato o esempio |
|---|---|---|
| {API_KEY} | Chiave per la risorsa Lingua. È disponibile nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa nel portale di Azure. | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
| {ENDPOINT_URI} | Endpoint per l'accesso all'API. È disponibile nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa nel portale di Azure. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
| {IMAGE_TAG} | Tag dell'immagine che rappresenta la lingua del contenitore da eseguire. Assicurarsi che corrisponda al comando docker pull usato. |
latest |
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 8g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/ner:{IMAGE_TAG} \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
Questo comando:
- Esegue un contenitore Riconoscimento entità denominata dall'immagine del contenitore
- Alloca un core CPU e 8 GB di memoria
- Espone la porta TCP 5000 e alloca un pseudo terminale TTY per il contenitore
- Rimuove automaticamente il contenitore dopo la chiusura. L'immagine del contenitore rimane disponibile nel computer host.
Eseguire più contenitori nello stesso host
Se si intende eseguire più contenitori con porte esposte, assicurarsi di eseguire ogni contenitore con una porta esposta diversa. Eseguire ad esempio il primo contenitore sulla porta 5000 e il secondo sulla porta 5001.
È possibile eseguire questo contenitore e un contenitore di Servizi di Azure AI diverso contemporaneamente sull'HOST. È anche possibile eseguire più contenitori dello stesso contenitore di Servizi di Azure AI.
Eseguire una query sull'endpoint di stima del contenitore
Il contenitore fornisce le API dell'endpoint di stima della query basata su REST.
Usare l'host http://localhost:5000 per le API del contenitore.
Verificare che il contenitore sia in esecuzione
Per verificare se il contenitore è in esecuzione, sono disponibili diverse opzioni. Individuare l'indirizzo IP esterno e la porta esposta del contenitore in questione, quindi aprire il Web browser di scelta. Usare i vari URL di richiesta seguenti per verificare che il contenitore sia in esecuzione. Gli URL di richiesta di esempio elencati di seguito sono http://localhost:5000, ma il proprio contenitore specifico potrebbe variare. Assicurarsi di usare l'indirizzo IP esterno e la porta esposta del contenitore.
| Richiesta URL | Scopo |
|---|---|
http://localhost:5000/ |
Il contenitore fornisce un home page. |
http://localhost:5000/ready |
Questo URL, richiesto con un'operazione GET, verifica che il contenitore sia pronto per accettare una query sul modello. Questa richiesta può essere usata per i probe di attività e di idoneità di Kubernetes. |
http://localhost:5000/status |
Questo URL, anch'esso richiesto con un'operazione GET, verifica se la chiave API usata per avviare il contenitore sia valida senza che sia necessaria una query sull'endpoint. Questa richiesta può essere usata per i probe di attività e di idoneità di Kubernetes. |
http://localhost:5000/swagger |
Il contenitore fornisce un set completo di documentazione per gli endpoint e una funzionalità Prova. Con questa funzionalità, è possibile immettere le impostazioni in un modulo HTML basato sul Web ed eseguire la query senza scrivere codice. Dopo che la query restituisce il risultato, viene fornito un comando CURL di esempio per illustrare il formato richiesto per il corpo e le intestazioni HTTP. |
Per informazioni su come chiamare il Riconoscimento entità denominata, vedere la nostra guida.
Eseguire il contenitore disconnesso da Internet
Per usare questo contenitore disconnesso da Internet, è prima di tutto necessario richiedere l'accesso compilando una richiesta e acquistando un piano di impegno. Per ulteriori informazioni, vedere Usare contenitori Docker in ambienti disconnessi.
Se è stata ricevuta l'approvazione per eseguire il contenitore disconnesso da Internet, seguire l'esempio seguente che mostra la formattazione del comando docker run da usare, con valori segnaposto. Sostituire questi valori segnaposto con i propri valori.
Il parametro DownloadLicense=True nel comando docker run scaricherà un file di licenza che consentirà l'esecuzione del contenitore Docker quando non è connesso a Internet. Contiene anche una data di scadenza dopo la quale il file di licenza non sarà valido per l’esecuzione del contenitore. È possibile usare un file di licenza solo con il contenitore appropriato per cui è stata ricevuta l'approvazione. Ad esempio, non è possibile usare un file di licenza per un contenitore di Riconoscimento vocale con un contenitore di Informazioni sui documenti.
| Segnaposto | Valore | Formato o esempio |
|---|---|---|
{IMAGE} |
L’immagine del contenitore da usare. | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice |
{LICENSE_MOUNT} |
Il percorso in cui verrà scaricata e montata la licenza. | /host/license:/path/to/license/directory |
{ENDPOINT_URI} |
L’endpoint per l'autenticazione della richiesta del servizio. È disponibile nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa nel portale di Azure. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{API_KEY} |
La chiave per la risorsa Analisi del testo. È disponibile nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa nel portale di Azure. | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} |
Percorso della cartella di licenza nel file system locale del contenitore. | /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}
Dopo aver scaricato il file di licenza, è possibile eseguire il contenitore in un ambiente disconnesso. Nell'esempio seguente viene illustrata la formattazione del comando docker run da usare, con valori segnaposto. Sostituire questi valori segnaposto con i propri valori.
Ovunque venga eseguito il contenitore, il file di licenza deve essere montato nel contenitore e il percorso della cartella della licenza nel file system locale del contenitore deve essere specificato con Mounts:License=. È necessario specificare anche un montaggio di output in modo che sia possibile scrivere i record di utilizzo per la fatturazione.
| Segnaposto | Valore | Formato o esempio |
|---|---|---|
{IMAGE} |
L’immagine del contenitore da usare. | mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/form-recognizer/invoice |
{MEMORY_SIZE} |
Dimensioni appropriate della memoria da allocare per il contenitore. | 4g |
{NUMBER_CPUS} |
Il numero appropriato di CPU da allocare per il contenitore. | 4 |
{LICENSE_MOUNT} |
Percorso in cui risiederà e verrà montata la licenza. | /host/license:/path/to/license/directory |
{OUTPUT_PATH} |
Percorso di output per la registrazione dei record di utilizzo. | /host/output:/path/to/output/directory |
{CONTAINER_LICENSE_DIRECTORY} |
Percorso della cartella di licenza nel file system locale del contenitore. | /path/to/license/directory |
{CONTAINER_OUTPUT_DIRECTORY} |
Percorso della cartella di output nel file system locale del contenitore. | /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}
Arrestare il contenitore
Per arrestare il contenitore, nell'ambiente della riga di comando in cui è in esecuzione il contenitore premere CTRL+C.
Risoluzione dei problemi
Se si esegue il contenitore con un punto di montaggio di output e la registrazione attivata, il contenitore genera file di log utili per risolvere i problemi che si verificano durante l'avvio o l'esecuzione del contenitore.
Suggerimento
Per altre informazioni sulla risoluzione dei problemi e per indicazioni, vedere Domande frequenti sui contenitori di Azure per intelligenza artificiale.
Fatturazione
I contenitori Riconoscimento entità denominata inviano informazioni di fatturazione ad Azure usando una risorsa Lingua nell'account di Azure.
Le query sul contenitore vengono fatturate secondo il piano tariffario della risorsa di Azure usata per il parametro ApiKey.
I contenitori di Servizi di Azure AI non possiedono la licenza per l'esecuzione senza connessione all'endpoint di misurazione o fatturazione. È necessario consentire ai contenitori di comunicare sempre le informazioni di fatturazione all'endpoint di fatturazione. I contenitori di Servizi di Azure AI non inviano a Microsoft i dati dei clienti, ad esempio l'immagine o il testo analizzato.
Connect to Azure
Per eseguire il contenitore, sono necessari i valori dell'argomento di fatturazione. Questi valori consentono al contenitore di connettersi all'endpoint di fatturazione. Il contenitore segnala l'utilizzo ogni 10-15 minuti. Se il contenitore non si connette ad Azure entro la finestra temporale consentita, continuerà a essere eseguito ma non fornirà query finché l'endpoint di fatturazione non verrà ripristinato. Il tentativo di connessione viene effettuato 10 volte nello stesso intervallo di tempo di 10-15 minuti. Se non è possibile stabilire la connessione con l'endpoint di fatturazione dopo 10 tentativi, il contenitore non potrà più gestire le richieste. Per un esempio di informazioni inviate a Microsoft per la fatturazione, vedere le Domande frequenti sui contenitori di Servizi di Azure AI.
Argomenti di fatturazione
Il comando docker run avvierà il contenitore quando vengono forniti valori validi per tutte e tre le opzioni seguenti:
| Opzione | Descrizione |
|---|---|
ApiKey |
Chiave API della risorsa di Servizi di Azure AI usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione. Il valore di questa opzione deve essere impostato su una chiave API per la risorsa di cui è stato effettuato il provisioning specificata in Billing. |
Billing |
Endpoint della risorsa di Servizi di Azure AI usata per tenere traccia delle informazioni di fatturazione. Il valore di questa opzione deve essere impostato sull'URI dell'endpoint di una risorsa di Azure di cui è stato effettuato il provisioning. |
Eula |
Indica che è la licenza per il contenitore è stata accettata. Il valore di questa opzione deve essere impostato su accept. |
Per altre informazioni su queste opzioni, vedere Configurare i contenitori.
Riepilogo
In questo articolo sono stati illustrati i concetti e il flusso di lavoro per il download, l'installazione e l'esecuzione di contenitori Riconoscimento entità denominata. Riepilogo:
- Riconoscimento entità denominata fornisce contenitori Linux per Docker.
- Le immagini dei contenitori vengono scaricate da Registro Container Microsoft.
- Le immagini dei contenitori vengono eseguite in Docker.
- Quando si crea un'istanza di un contenitore, è necessario specificare le informazioni di fatturazione.
Importante
I contenitori di Azure per intelligenza artificiale non sono concessi in licenza per l'esecuzione senza essere connessi ad Azure per la misurazione. I clienti devono consentire ai contenitori di comunicare sempre le informazioni di fatturazione al servizio di misurazione. I contenitori di Azure per intelligenza artificiale non inviano dati dei clienti (ad esempio il testo analizzato) a Microsoft.
Passaggi successivi
- Vedere Configurare i contenitori per informazioni sulle impostazioni di configurazione.