Usare contenitori del servizio Voce con Kubernetes e Helm

Un'opzione per gestire i contenitori voce in locale consiste nell'usare Kubernetes e Helm. Utilizzando Kubernetes ed Helm per definire le immagini dei contenitori riconoscimento vocale e sintesi vocale, viene creato un pacchetto Kubernetes. Questo pacchetto viene distribuito in un cluster Kubernetes locale. Infine, viene illustrato come testare i servizi distribuiti e varie opzioni di configurazione. Per altre informazioni sull'esecuzione di contenitori Docker senza orchestrazione Kubernetes, vedere Installare ed eseguire contenitori del servizio Voce.

Prerequisiti

Prima di usare i contenitori voce in locale, è necessario soddisfare i prerequisiti seguenti:

Configurazione consigliata del computer host

Fare riferimento ai dettagli del computer host del contenitore del servizio Voce come riferimento. Questo grafico Helm calcola automaticamente i requisiti di CPU e memoria in base al numero di decodifica (richieste simultanee) specificate dall'utente. Inoltre, si adatta in base al fatto che le ottimizzazioni per l'input audio/testo siano configurate come enabled. Il grafico helm ha come impostazione predefinita due richieste simultanee e la disattivazione dell'ottimizzazione.

Connettersi al cluster Kubernetes

Il computer host dovrebbe avere un cluster Kubernetes disponibile. Vedere questa esercitazione sulla distribuzione di un cluster Kubernetes per una conoscenza concettuale della distribuzione di un cluster Kubernetes in un computer host.

Configurare i valori del grafico Helm per la distribuzione

Visitare Microsoft Helm Hub per tutti i grafici Helm disponibili pubblicamente offerti da Microsoft. Nell'hub Microsoft Helm si trova il grafico locale di Riconoscimento vocale di Intelligenza artificiale di Azure. Il riconoscimento vocale di Azure in locale è il grafico installato, ma è prima necessario creare un file config-values.yaml con configurazioni esplicite. Per iniziare, aggiungere il repository Microsoft all'istanza Helm.

helm repo add microsoft https://microsoft.github.io/charts/repo

Successivamente, si configurano i valori del grafico Helm. Copiare e incollare il codice YAML seguente in un file denominato config-values.yaml. Per altre informazioni sulla personalizzazione del grafico Helm locale di Riconoscimento vocale di Intelligenza artificiale di Azure, vedere Personalizzare i grafici Helm. Sostituire i commenti # {ENDPOINT_URI} e # {API_KEY} con i propri valori.

# These settings are deployment specific and users can provide customizations
# speech to text configurations
speechToText:
  enabled: true
  numberOfConcurrentRequest: 3
  optimizeForAudioFile: true
  image:
    registry: mcr.microsoft.com
    repository: azure-cognitive-services/speechservices/speech-to-text
    tag: latest
    pullSecrets:
      - mcr # Or an existing secret
    args:
      eula: accept
      billing: # {ENDPOINT_URI}
      apikey: # {API_KEY}

# text to speech configurations
textToSpeech:
  enabled: true
  numberOfConcurrentRequest: 3
  optimizeForTurboMode: true
  image:
    registry: mcr.microsoft.com
    repository: azure-cognitive-services/speechservices/neural-text-to-speech
    tag: latest
    pullSecrets:
      - mcr # Or an existing secret
    args:
      eula: accept
      billing: # {ENDPOINT_URI}
      apikey: # {API_KEY}

Pacchetto Kubernetes (grafico Helm)

Il grafico Helm contiene la configurazione di cui eseguire il pull delle immagini Docker dal registro contenitori mcr.microsoft.com.

Un grafico Helm è una raccolta di file che descrivono un set correlato di risorse Kubernetes. È possibile usare un singolo grafico per distribuire qualcosa di semplice, ad esempio un pod memcached o qualcosa di complesso, ad esempio uno stack completo di app Web con server HTTP, database, cache e così via.

I grafici Helm forniti eseguono il pull delle immagini Docker del servizio Voce, sia della sintesi vocale che del riconoscimento vocale dal registro contenitori mcr.microsoft.com.

Installare il grafico Helm nel cluster Kubernetes

Eseguire il comando helm install per installare il grafico Helm, sostituendo <config-values.yaml> con il percorso e l'argomento nome file appropriati. Il grafico Helm microsoft/cognitive-services-speech-onpremise è disponibile nell’Hub Microsoft Helm.

helm install onprem-speech microsoft/cognitive-services-speech-onpremise \
    --version 0.1.1 \
    --values <config-values.yaml> 

Di seguito è riportato un output di esempio che potrebbe verificarsi da un'esecuzione dell'installazione riuscita:

NAME:   onprem-speech
LAST DEPLOYED: Tue Jul  2 12:51:42 2019
NAMESPACE: default
STATUS: DEPLOYED

RESOURCES:
==> v1/Pod(related)
NAME                             READY  STATUS             RESTARTS  AGE
speech-to-text-7664f5f465-87w2d  0/1    Pending            0         0s
speech-to-text-7664f5f465-klbr8  0/1    ContainerCreating  0         0s
neural-text-to-speech-56f8fb685b-4jtzh  0/1    ContainerCreating  0         0s
neural-text-to-speech-56f8fb685b-frwxf  0/1    Pending            0         0s

==> v1/Service
NAME            TYPE          CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP  PORT(S)       AGE
speech-to-text  LoadBalancer  10.0.252.106  <pending>    80:31811/TCP  1s
neural-text-to-speech  LoadBalancer  10.0.125.187  <pending>    80:31247/TCP  0s

==> v1beta1/PodDisruptionBudget
NAME                                MIN AVAILABLE  MAX UNAVAILABLE  ALLOWED DISRUPTIONS  AGE
speech-to-text-poddisruptionbudget  N/A            20%              0                    1s
neural-text-to-speech-poddisruptionbudget  N/A            20%              0                    1s

==> v1beta2/Deployment
NAME            READY  UP-TO-DATE  AVAILABLE  AGE
speech-to-text  0/2    2           0          0s
neural-text-to-speech  0/2    2           0          0s

==> v2beta2/HorizontalPodAutoscaler
NAME                       REFERENCE                  TARGETS        MINPODS  MAXPODS  REPLICAS  AGE
speech-to-text-autoscaler  Deployment/speech-to-text  <unknown>/50%  2        10       0         0s
neural-text-to-speech-autoscaler  Deployment/neural-text-to-speech  <unknown>/50%  2        10       0         0s


NOTES:
cognitive-services-speech-onpremise has been installed!
Release is named onprem-speech

Il completamento della distribuzione di Kubernetes può richiedere più minuti. Per verificare che i pod e i servizi siano distribuiti correttamente e disponibili, eseguire il comando seguente:

kubectl get all

Si dovrebbe visualizzare una schermata simile all'output seguente:

NAME                                  READY     STATUS    RESTARTS   AGE
pod/speech-to-text-7664f5f465-87w2d   1/1       Running   0          34m
pod/speech-to-text-7664f5f465-klbr8   1/1       Running   0          34m
pod/neural-text-to-speech-56f8fb685b-4jtzh   1/1       Running   0          34m
pod/neural-text-to-speech-56f8fb685b-frwxf   1/1       Running   0          34m

NAME                     TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP      PORT(S)        AGE
service/kubernetes       ClusterIP      10.0.0.1       <none>           443/TCP        3h
service/speech-to-text   LoadBalancer   10.0.252.106   52.162.123.151   80:31811/TCP   34m
service/neural-text-to-speech   LoadBalancer   10.0.125.187   65.52.233.162    80:31247/TCP   34m

NAME                             DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/speech-to-text   2         2         2            2           34m
deployment.apps/neural-text-to-speech   2         2         2            2           34m

NAME                                        DESIRED   CURRENT   READY     AGE
replicaset.apps/speech-to-text-7664f5f465   2         2         2         34m
replicaset.apps/neural-text-to-speech-56f8fb685b   2         2         2         34m

NAME                                                            REFERENCE                   TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/speech-to-text-autoscaler   Deployment/speech-to-text   1%/50%    2         10        2          34m
horizontalpodautoscaler.autoscaling/neural-text-to-speech-autoscaler   Deployment/neural-text-to-speech   0%/50%    2         10        2          34m

Verificare la distribuzione Helm con i test Helm

I grafici Helm installati definiscono test Helm, che fungono da comodità per la verifica. Questi test convalidano l'idoneità del servizio. Per verificare le funzionalità di riconoscimento vocale e sintesi vocale, viene eseguito il comando Helm test.

helm test onprem-speech

Questi test generano vari risultati di stato:

RUNNING: speech to text-readiness-test
PASSED: speech to text-readiness-test
RUNNING: text to speech-readiness-test
PASSED: text to speech-readiness-test

In alternativa all'esecuzione dei test helm, è possibile raccogliere gli indirizzi IP esterni e le porte corrispondenti dal comando kubectl get all. Usando l'indirizzo IP e la porta, aprire un Web browser e passare a http://<external-ip>:<port>:/swagger/index.html per visualizzare le pagine di swagger dell'API.

Personalizzare i grafici Helm

I grafici Helm sono gerarchici. Essendo gerarchici consentono l'ereditarietà dei grafici e tengono conto del concetto di specificità, in cui le impostazioni più specifiche eseguono l'override delle regole ereditate.

Riconoscimento vocale (grafico a ombrello)

I valori nel grafico "a ombrello" di primo livello sostituiscono i valori corrispondenti del grafico secondario. Di conseguenza, tutti i valori personalizzati locali devono essere aggiunti qui.

Riconoscimento vocale (sotto-cartella: grafici/speechToText)

Per eseguire l'override del grafico "a ombrello", aggiungere il prefisso speechToText. su qualsiasi parametro per renderlo più specifico. Ad esempio, eseguirà l'override del parametro corrispondente, ad esempio speechToText.numberOfConcurrentRequest esegue l'override di numberOfConcurrentRequest.

Analisi del sentiment (sottocartella: grafici/speechToText)

A partire dalla versione 2.2.0 del contenitore di riconoscimento vocale e dalla versione 0.2.0 del grafico Helm, vengono usati i parametri seguenti per l'analisi del sentiment usando l'API del servizio di linguaggio.

Sintesi vocale (sottocartella: grafici/textToSpeech)

Per eseguire l'override del grafico "a ombrello", aggiungere il prefisso textToSpeech. su qualsiasi parametro per renderlo più specifico. Ad esempio, eseguirà l'override del parametro corrispondente, ad esempio textToSpeech.numberOfConcurrentRequest esegue l'override di numberOfConcurrentRequest.

Passaggi successivi

Per altre informazioni sull'installazione di applicazioni con Helm nel servizio Azure Kubernetes, vedere qui.