Installer et exécuter des conteneurs Extraction de phrases clés

Les conteneurs vous permettent d’héberger l’API Extraction de phrases clés sur votre propre infrastructure. Si vous avez des exigences de sécurité ou de gouvernance des données qui ne peuvent pas être satisfaites en appelant Extraction de phrases clés à distance, les conteneurs peuvent être une bonne option.

Les conteneurs vous permettent d’exécuter les API Extraction de phrases clés dans votre propre environnement et sont très utiles pour répondre à vos besoins spécifiques en matière de sécurité et de gouvernance des données. Les conteneurs Extraction de phrases clés fournissent un traitement en langage naturel avancé sur le texte brut et comprennent trois fonctions principales : analyse des sentiments, extraction de phrases clés et détection de la langue.

Prérequis

• Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit.
• Docker installé sur un ordinateur hôte. Vous devez configurer Docker pour permettre aux conteneurs de se connecter à Azure et de lui envoyer des données de facturation.
  • Sous Windows, vous devez également configurer Docker pour prendre en charge les conteneurs Linux.
  • Vous devez disposer d’une connaissance élémentaire des concepts liés à Docker.
• Une ressource de langue avec le niveau tarifaire gratuit (F0) ou standard (S).

Collecter les paramètres obligatoires

Trois paramètres principaux sont obligatoires pour tous les conteneurs Azure AI. Les termes du contrat de licence logiciel Microsoft doivent être présents avec la valeur Accepter. Un URI de point de terminaison et une clé API sont également nécessaires.

URI de point de terminaison

La valeur {ENDPOINT_URI} est disponible sur la page Vue d’ensemble du portail Azure de la ressource Azure AI Services correspondante. Accédez à la page Vue d’ensemble, puis pointez sur le point de terminaison pour afficher une icône Copier dans le Presse-papiers . Copiez et utilisez le point de terminaison si nécessaire.

Touches

La valeur {API_KEY} est utilisée pour démarrer le conteneur et est disponible sur la page Clés de la ressource Azure AI Services correspondante sur le portail Azure. Accédez à la page Clés, puis sélectionnez l’icône Copier dans le Presse-papiers .

Spécifications et recommandations relatives à l’ordinateur hôte

L’hôte est un ordinateur x64 qui exécute le conteneur Docker. Il peut s’agir d’un ordinateur local ou d’un service d’hébergement Docker dans Azure, comme :

• Azure Kubernetes Service.
• Azure Container Instances.
• Un cluster Kubernetes déployé sur Azure Stack. Pour plus d’informations, consultez Déployer Kubernetes sur Azure Stack.

Le tableau suivant décrit les spécifications minimales et recommandées pour les conteneurs Extraction de phrases clés disponibles. Chaque processeur doit être cadencé à au moins 2,6 gigahertz (GHz). Les transactions par seconde (TPS) autorisées sont également indiquées.

Le cœur d’UC et la quantité de mémoire correspondent aux paramètres --cpus et --memory qui sont utilisés dans le cadre de la commande docker run.

Obtenir l’image conteneur avec docker pull

L’image conteneur Extraction de phrases clés se trouve dans le syndicat du registre de conteneurs mcr.microsoft.com. Elle réside dans le référentiel azure-cognitive-services/textanalytics/ et se nomme keyphrase. Le nom complet de l’image conteneur est mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/keyphrase.

Pour utiliser la dernière version du conteneur, vous pouvez utiliser l’étiquette latest. Vous trouverez aussi la liste complète des étiquettes sur MCR.

Utilisez la commande docker pull pour télécharger une image conteneur à partir de Microsoft Container Registry.

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/keyphrase:latest

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

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

Exécuter le conteneur avec docker run

Une fois le conteneur sur l’ordinateur hôte, utilisez la commande docker run pour exécuter les conteneurs. Chaque conteneur continuera à s’exécuter jusqu’à ce que vous l’arrêtiez.

Pour exécuter le conteneurExtraction de phrases clés, exécutez la commande docker run suivante. Remplacez les espaces réservés suivants par vos valeurs :

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/keyphrase \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Cette commande :

• Exécute un conteneur Extraction de phrases clés à partir d’une image conteneur
• Alloue un cœur de processeur et 4 gigaoctets (Go) de mémoire.
• Expose le port TCP 5000 et alloue un pseudo-TTY pour le conteneur
• Supprime automatiquement le conteneur après sa fermeture. L’image conteneur est toujours disponible sur l’ordinateur hôte.

Exécuter plusieurs conteneurs sur le même hôte

Si vous envisagez d’exécuter plusieurs conteneurs avec les ports exposés, veillez à exécuter chaque conteneur avec un port exposé différent. Par exemple, exécutez le premier conteneur sur le port 5000 et le second conteneur sur le port 5001.

Vous pouvez avoir ce conteneur, et un autre conteneur Azure AI services qui s’exécutent ensemble sur l’hôte. Vous pouvez également disposer de plusieurs conteneurs du même conteneur Azure AI services en cours d’exécution.

Interroger le point de terminaison de prédiction du conteneur

Le conteneur fournit des API de point de terminaison de prédiction de requête basées sur REST.

Utilisez l’hôte, http://localhost:5000, pour les API de conteneur.

Valider l’exécution d’un conteneur

Il existe plusieurs façons de confirmer que le conteneur s’exécute. Recherchez l’adresse IP externe et le port exposé du conteneur en question, puis ouvrez le navigateur web de votre choix. Utilisez les différentes URL de requête suivantes pour vérifier que le conteneur est en cours d’exécution. Les exemples d’URL de requête listés ici sont http://localhost:5000, mais votre conteneur spécifique peut varier. Veillez à vous fier à l’adresse IP externe de votre conteneur et au port exposé.

Exécuter le conteneur déconnecté d’Internet

Pour utiliser ce conteneur déconnecté d’Internet, vous devez d’abord demander un accès en remplissant une application et en achetant un plan d’engagement. Pour plus d’informations, consultez Utiliser des conteneurs Docker dans des environnements déconnectés.

Si vous avez été autorisé à exécuter le conteneur déconnecté d’Internet, utilisez l’exemple suivant qui montre la mise en forme de la commande docker run que vous allez utiliser, avec des valeurs d’espace réservé. Remplacez ces valeurs d’espace réservé par vos propres valeurs.

Le paramètre DownloadLicense=True de votre commande docker run télécharge un fichier de licence qui permet à votre conteneur Docker de s’exécuter quand il n’est pas connecté à Internet. Il contient également une date d’expiration après laquelle le conteneur ne pourra plus être exécuté avec ce fichier de licence. Vous ne pouvez utiliser un fichier de licence qu’avec le conteneur pour lequel vous avez été approuvé. Par exemple, vous ne pouvez pas utiliser le fichier de licence d’un conteneur de reconnaissance vocale avec un conteneur Document Intelligence.

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} 

Une fois le fichier de licence téléchargé, vous pourrez exécuter le conteneur dans un environnement déconnecté. L’exemple suivant illustre la mise en forme de la commande docker run que vous allez utiliser, avec des valeurs d’espace réservé. Remplacez ces valeurs d’espace réservé par vos propres valeurs.

Quel que soit l’emplacement d’exécution du conteneur, le fichier de licence doit être monté sur le conteneur et l’emplacement du dossier de licence sur le système de fichiers local du conteneur doit être spécifié avec Mounts:License=. Un montage de sortie doit également être spécifié afin que les enregistrements d’utilisation puissent être écrits pour la facturation.

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}

Arrêter le conteneur

Pour arrêter le conteneur, dans l’environnement de ligne de commande où le conteneur est en cours d’exécution, sélectionnez Ctrl+C.

Dépannage

Si vous exécutez le conteneur avec un montage de sortie et la journalisation activée, il génère des fichiers journaux qui sont utiles pour résoudre les problèmes qui se produisent lors du démarrage ou de l’exécution du conteneur.

Facturation

Les conteneurs Extraction de phrases clés envoient des informations de facturation à Azure en utilisant une ressource Extraction de phrases clés sur votre compte Azure.

Les requêtes sur le conteneur sont facturées au niveau tarifaire de la ressource Azure utilisée pour le paramètre ApiKey.

La licence des conteneurs Azure AI Services ne vous permet pas de les exécuter sans les connecter au point de terminaison du compteur ou de la facturation. Vous devez configurer les conteneurs de manière à ce qu’ils communiquent les informations de facturation au point de terminaison de facturation à tout moment. Les conteneurs Azure AI Services n’envoient pas de données client, telles que l’image ou le texte analysé, à Microsoft.

Connexion à Azure

Le conteneur a besoin des valeurs d’arguments de facturation pour s’exécuter. Ces valeurs permettent au conteneur de se connecter au point de terminaison de facturation. Le conteneur crée des rapports sur l’utilisation toutes les 10 à 15 minutes. Si le conteneur ne se connecte pas à Azure dans la fenêtre de temps imparti, il continue de s’exécuter, mais ne traite pas les requêtes tant que le point de terminaison de facturation n’est pas restauré. Une tentative de connexion est effectuée 10 fois, toutes les 10 à 15 minutes. S’il ne parvient pas à se connecter au point de terminaison de facturation au cours de ces 10 essais, le conteneur cesse de traiter les demandes. Pour obtenir un exemple des informations envoyées à Microsoft en lien avec la facturation, consultez le Forum aux questions sur le conteneur Azure AI Services.

Arguments de facturation

La commande docker run démarre le conteneur quand les trois options suivantes ont des valeurs valides :

\

Récapitulatif

Dans cet article, vous avez découvert les concepts et le flux de travail pour télécharger, installer et exécuter des conteneurs Extraction de phrases clés. En résumé :

• Extraction de phrases clés fournit des conteneurs Linux pour Docker.
• Les images conteneurs sont téléchargées à partir de Microsoft Container Registry (MCR).
• Les images conteneurs s’exécutent dans Docker.
• Vous pouvez utiliser l’API REST ou le SDK pour appeler des opérations dans les conteneurs Extraction de phrases clés en spécifiant l’URI hôte du conteneur.
• Vous devez spécifier les informations de facturation lors de l’instanciation d’un conteneur.

Étapes suivantes

• Pour obtenir les paramètres de configuration, consultez Configurer des conteneurs.