安装并运行异常检测器 API 的 Docker 容器

通过容器可以在自己的环境中使用异常检测器 API。 容器非常适合用于满足特定的安全性和数据管理要求。 本文介绍如何下载、安装以及运行异常检测器容器。

异常检测器提供单个 Docker 容器以在本地使用 API。 容器用途：

• 针对数据使用异常检测器的算法
• 监视流数据，并在实时发生异常时对其进行检测。
• 以批的形式检测整个数据集中的异常。
• 以批的形式检测数据集中的走向更改点。
• 调整异常情况检测算法的敏感程度，以更好地适应你的数据。

有关 API 的详细信息，请参阅：

• 详细了解异常检测器 API 服务

如果没有 Azure 订阅，可在开始前创建一个试用帐户。

先决条件

使用异常检测器容器之前，必须满足以下先决条件：

收集必需的参数

所有 Azure AI 容器都需要三个主要参数。 Microsoft 软件许可条款的值必须为 accept。 还需要终结点 URI 和 API 密钥。

终结点 URI

可在 Azure 门户中相应 Azure AI 服务资源的“概览”页上找到 {ENDPOINT_URI} 值。 转到“概述”页，将鼠标悬停在终结点上就会显示一个“复制到剪贴板” 图标。 在需要的地方复制并使用终结点。

键

{API_KEY} 值用于启动容器，可在 Azure 门户中相应 Azure AI 服务资源的“密钥”页上找到。 转到“密钥”页，选择“复制到剪贴板” 图标。

主计算机

主机是运行 Docker 容器且基于 x64 的计算机。 它可以是本地计算机或 Azure 中的 Docker 托管服务，例如：

• Azure Kubernetes 服务。
• Azure 容器实例。
• 部署到 Azure Stack 的 Kubernetes 群集。 有关详细信息，请参阅将 Kubernetes 部署到 Azure Stack。

容器要求和建议

下表显示了为每个异常检测器容器分配的最小和建议的 CPU 核心数和内存。

每个核心必须至少为 2.6 千兆赫 (GHz) 或更快。

核心和内存对应于 --cpus 和 --memory 设置，用作 docker run 命令的一部分。

使用 docker pull 获取容器映像

在 mcr.microsoft.com 容器注册表联合项中可以找到异常检测器容器映像。 该映像驻留在 azure-cognitive-services/decision 存储库中，名为 anomaly-detector。 完全限定的容器映像名称为 mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/decision/anomaly-detector。

若要使用最新版本的容器，可以使用 latest 标记。 还可以在 MCR 上找到映像标记的完整列表。

使用 docker pull 命令下载容器映像。

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

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

适用于异常检测器容器的 Docker pull

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/anomaly-detector:latest

如何使用容器

一旦容器位于主计算机上，请通过以下过程使用容器。

1. 使用所需的计费设置运行容器。 提供 docker run 命令的多个示例。
2. 查询容器的预测终结点。

通过 docker run 运行容器

使用 docker run 命令运行容器。 有关如何获取 {ENDPOINT_URI} 和 {API_KEY} 值的详细信息，请参阅收集必需的参数。

docker run 命令的示例可用。

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

此命令：

• 从容器映像运行异常检测器容器
• 分配一个 CPU 核心和 4 GB 内存
• 公开 TCP 端口 5000，并为容器分配伪 TTY
• 退出后自动删除容器。 容器映像在主计算机上仍然可用。

在同一主机上运行多个容器

若要运行多个公开端口的容器，请确保在运行每个容器时使用不同的端口。 例如，在端口 5000 上运行第一个容器，在端口 5001 上运行第二个容器。

请将 <container-registry> 和 <container-name> 替换为所用容器的值。 这些容器不需要是同一容器。 可以在 HOST 上同时运行异常检测器和 LUIS 容器，也可以运行多个异常检测器容器。

在主机端口 5000 上运行第一个容器。

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
<container-registry>/microsoft/<container-name> \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

在主机端口 5001 上运行第二个容器。

docker run --rm -it -p 5001:5000 --memory 4g --cpus 1 \
<container-registry>/microsoft/<container-name> \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

每个后续容器应位于不同的端口上。

查询容器的预测终结点

容器提供了基于 REST 的查询预测终结点 API。

为容器 API 使用主机 http://localhost:5000。

验证容器是否正在运行

有几种方法可用于验证容器是否正在运行。 找到相关容器的外部 IP 地址和公开端口，并打开你常用的 Web 浏览器。 使用以下各种请求 URL 验证容器是否正在运行。 此处列出的示例请求 URL 是 http://localhost:5000，但是你的特定容器可能会有所不同。 请确保依赖容器的外部 IP 地址和公开端口。

停止容器

若要关闭容器，请在运行容器的命令行环境中选择 Ctrl+C。

故障排除

如果运行启用了输出装入点和日志记录的容器，该容器会生成有助于排查启动或运行容器时发生的问题的日志文件。

如果在运行 Azure AI 服务容器时遇到问题，可以尝试使用 Microsoft 诊断容器。 使用此容器可以诊断部署环境中可能阻止 Azure AI 容器按预期运行的常见错误。

若要获取容器，请使用以下 docker pull 命令：

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic

然后运行容器。 将 {ENDPOINT_URI} 替换为你的终结点，将 {API_KEY} 替换为你的资源的密钥：

docker run --rm mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic \
eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

容器会测试与计费终结点之间的网络连接性。

计费

异常检测器容器使用 Azure 帐户上的异常检测器资源将帐单信息发送到 Azure。

对该容器的查询在用于 ApiKey 参数的 Azure 资源的定价层计费。

Azure AI 服务容器在未连接到计量或计费终结点的情况下无权运行。 必须始终让容器可以向计费终结点传送计费信息。 Azure AI 服务容器不会将客户数据（例如，正在分析的图像或文本）发送给 Azure。

连接到 Azure

容器需要计费参数值才能运行。 这些值使容器可以连接到计费终结点。 容器约每 10 到 15 分钟报告一次使用情况。 如果容器未在允许的时间范围内连接到 Azure，容器将继续运行，但不会为查询提供服务，直到计费终结点恢复。 尝试连接按 10 到 15 分钟的相同时间间隔进行 10 次。 如果无法在 10 次尝试内连接到计费终结点，容器会停止处理请求。

计费参数

当以下三个选项都提供了有效值时，docker run 命令会启动容器：

有关这些选项的详细信息，请参阅配置容器。

摘要

本文介绍了与下载、安装和运行表单异常检测器容器相关的概念与工作流。 综上所述：

• 异常检测器为 Docker、以批形式和流形式封装的异常检测、预期的范围推理和敏感度优化提供了一个 Linux 容器。
• 从专用于容器的专用 Azure 容器注册表下载容器映像。
• 容器映像在 Docker 中运行。
• 可使用 REST API 或 SDK 通过指定容器的主机 URI 来调用异常检测器容器中的操作。
• 必须在实例化容器时指定账单信息。

后续步骤

• 查看配置容器了解配置设置
• 向 Azure 容器实例中部署异常检测器容器
• 详细了解异常检测器 API 服务