Azure Container Instances 上でコンテナーをデプロイおよび実行する

Azure portal を使用して Azure コンテナー インスタンス リソースを作成する

1. コンテナー インスタンスの作成のページに移動します。

2. [基本] タブで、以下の詳細を入力します。

   設定	値
   サブスクリプション	サブスクリプションを選択します。
   Resource group	利用可能なリソース グループを選択するか、新しいリソース グループを作成します (cognitive-services など)。
   コンテナー名	cognitive-container-instance などの名前を入力します。 この名前は小文字である必要があります。
   場所	デプロイのためのリージョンを選択します。
   イメージの種類	資格情報を必要としないコンテナー レジストリにコンテナー イメージが格納されている場合、Public を選択します。 コンテナー イメージにアクセスするとき、資格情報が必要な場合、Private を選択します。 コンテナー イメージが Public または Private ("パブリック プレビュー") であるかどうかに関する詳細は、「コンテナーのリポジトリとイメージ」を参照してください。
   イメージ名	Azure AI サービス コンテナーの場所を入力します。 場所は docker pull コマンドの引数として使用される場所です。 使用可能なイメージ名と対応するリポジトリについては、コンテナーのリポジトリとイメージを参照してください。 イメージ名は、3 つの部分を指定する完全修飾名にする必要があります。 最初にコンテナー レジストリ、次にリポジトリ、最後にイメージ名 <container-registry>/<repository>/<image-name> です。 例を 1 つ挙げてみると、mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/keyphrase であれば、Microsoft Container Registry の Azure AI サービス リポジトリにあるキー フレーズ抽出イメージを指します。 もう 1 つの例を挙げると、containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-speech-to-text は、Container Preview コンテナー レジストリの Microsoft リポジトリの音声テキスト変換イメージです。
   OS の種類	Linux
   サイズ	特定の Azure AI コンテナーに対して推奨されるサイズに変更します。 2 CPU コア 4 GB

3. [ネットワーク] タブで、以下の詳細を入力します。

   設定	値
   Port	TCP ポートを 5000 に設定します。 ポート 5000 上でコンテナーを公開します。

4. [詳細] タブで、Azure Container Instance リソースのコンテナー課金設定に必要な環境変数を入力します。

   Key	値
   ApiKey	リソースの [キーとエンドポイント] ページからコピーされます。 スペースやダッシュを含まない 32 文字の英数字文字列 (xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx) です。
   Billing	リソースの [キーとエンドポイント] ページからコピーされたエンドポイント URL。
   Eula	accept

5. [確認と作成] を選択します

6. 検証に合格した後、 [作成] をクリックして作成プロセスを終了します

7. リソースが正常にデプロイされると、準備完了です

Azure CLI から Azure コンテナー インスタンス リソースを作成する

次の YAML は、Azure コンテナー インスタンス リソースを定義します。 内容をコピーして新しいファイルに貼り付け、my-aci.yaml という名前を付け、コメント付きの値を独自の値に置き換えます。 有効な YAML については、テンプレートの形式を参照してください。 使用可能なイメージ名と対応するリポジトリについては、コンテナーのリポジトリとイメージを参照してください。 コンテナー インスタンスの YAML リファレンスの詳細については、「YAML リファレンス: Azure Container Instances」をご覧ください。

apiVersion: 2018-10-01
location: # < Valid location >
name: # < Container Group name >
properties:
  imageRegistryCredentials: # This is only required if you are pulling a non-public image that requires authentication to access. For example Text Analytics for health.
  - server: containerpreview.azurecr.io
    username: # < The username for the preview container registry >
    password: # < The password for the preview container registry >
  containers:
  - name: # < Container name >
    properties:
      image: # < Repository/Image name >
      environmentVariables: # These env vars are required
        - name: eula
          value: accept
        - name: billing
          value: # < Service specific Endpoint URL >
        - name: apikey
          value: # < Service specific API key >
      resources:
        requests:
          cpu: 4 # Always refer to recommended minimal resources
          memoryInGb: 8 # Always refer to recommended minimal resources
      ports:
        - port: 5000
  osType: Linux
  volumes: # This node, is only required for container instances that pull their model in at runtime, such as LUIS.
  - name: aci-file-share
    azureFile:
      shareName: # < File share name >
      storageAccountName: # < Storage account name>
      storageAccountKey: # < Storage account key >
  restartPolicy: OnFailure
  ipAddress:
    type: Public
    ports:
    - protocol: tcp
      port: 5000
tags: null
type: Microsoft.ContainerInstance/containerGroups

作成した YAML ファイルを az container create コマンドに使用します。 Azure CLI から、<resource-group> を独自の値に置き換えて az container create コマンドを実行します。 また、YAML デプロイ内の値をセキュリティで保護する方法については、値をセキュリティで保護するを参照してください。

az container create -g <resource-group> -f my-aci.yaml

有効な場合、コマンドの出力は Running... となります。しばらくすると、出力は新しく作成された ACI リソースを表す JSON 文字列に変化します。 コンテナー イメージはしばらく使用できない可能性が高いですが、リソースは配置されています。

1. [概要] を選択し、IP アドレスをコピーします。 これは 55.55.55.55 のような数値の IP アドレスです。

2. 新しいブラウザー タブを開き、http://<IP-address>:5000 (http://55.55.55.55:5000 のような IP アドレスを使用します。 コンテナーのホーム ページが表示され、コンテナーが実行中であることが示されます。

   

3. [Service API Description](サービス API の説明) を選択し、コンテナーの Swagger ページを表示します。

4. いずれかの POST API を選択して [試してみる] を選択します。入力を含むパラメーターが表示されます。 パラメーターを入力します。

5. [実行] を選択して、要求をコンテナー インスタンスに送信します。

   Azure コンテナー インスタンスへの Azure AI コンテナーの作成と使用は以上で完了です。

コンテナーが実行されていることを検証する

コンテナーが実行されていることを検証する方法は複数あります。 問題になっているコンテナーの "外部 IP" アドレスと公開ポートを特定し、任意の Web ブラウザーを開きます。 次の各種の要求 URL を使用して、コンテナーが実行中であることを確認します。 ここに示す要求例の URL は http://localhost:5000 ですが、実際のコンテナーは異なる可能性があります。 使用するコンテナーの外部 IP アドレスと公開ポートを基にしてください。