在 Azure 容器实例上部署和运行容器

使用 Azure 门户创建 Azure 容器实例资源

1. 转到容器实例的创建页。

2. 在“基本信息”选项卡中输入以下详细信息：

   设置	值
   订阅	选择订阅。
   资源组	选择可用的资源组，或者创建一个新的资源组，例如 cognitive-services。
   容器名称	输入一个名称，例如 cognitive-container-instance。 此名称必须小写。
   位置	选择要部署的区域。
   映像类型	如果容器映像存储在不需凭据的容器注册表中，请选择 Public。 如果访问容器映像时需要凭据，请选择 Private。 请参阅容器存储库和映像，详细了解容器映像是 Public 还是 Private（“公共预览版”）。
   映像名称	输入 Foundry Tools 容器位置。 位置是用作 docker pull 命令参数的项。 请参阅容器存储库和映像，获取可用的映像名称及其相应的存储库。 映像名称必须是完全限定的，并指定三个部分。 首先是容器注册表，接着是存储库，最后是映像名称：<container-registry>/<repository>/<image-name>。 这是一个示例：mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/keyphrase 表示 Foundry Tools 存储库下 Microsoft 容器注册表中的“关键短语提取”映像。 另一个例子：containerpreview.azurecr.io/microsoft/cognitive-services-speech-to-text 表示“容器预览版”容器注册表的 Microsoft 存储库中的“语音转文本”映像。
   OS 类型	Linux
   大小	对于特定的 Azure AI 服务容器，请将大小更改为建议的设置： 2 个 CPU 核心 4 GB

3. 在“网络”选项卡上，输入以下详细信息：

   设置	值
   端口	将 TCP 端口设置为 5000。 在端口 5000 上公开此容器。

4. 在“高级”选项卡上，输入所需的“环境变量”作为 Azure 容器实例资源的容器计费设置：

   密钥	值
   ApiKey	从资源的“键和终结点”页复制。 它是一个由 84 个字母数字组成的字符串（不包含空格或短划线），即 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
   Billing	从资源的“键和终结点”页复制的终结点 URL。
   Eula	accept

5. 选择“查看并创建”

6. 验证通过后，单击“创建”完成创建过程

7. 资源在成功部署后即可使用

从 Azure CLI 创建 Azure 容器实例资源

必须先安装 Azure CLI，然后才能运行本文中的命令。

下面的 YAML 定义 Azure 容器实例资源。 将内容复制并粘贴到名为 my-aci.yaml 的新文件中，并将注释的值替换为自己的值。 请参阅模板格式以获取有效的 YAML。 请参阅容器存储库和映像，获取可用的映像名称及其相应的存储库。 有关容器实例的 YAML 引用的详细信息，请参阅 YAML 引用：Azure 容器实例。

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

我们将依赖为 az container create 命令创建的 YAML 文件。 在 Azure CLI 中执行 az container create 命令，将 <resource-group> 替换为你自己的值。 另外，要在 YAML 部署中保护值，请参阅安全值。

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

如果命令有效，则命令的输出为 Running...。过一段时间后，输出更改为表示新建 ACI 资源的 JSON 字符串。 容器映像很可能会在一段时间内不可用，但资源现在已部署。

1. 选择“概述”并复制 IP 地址。 它将是数字 IP 地址，例如 55.55.55.55。

2. 打开新的浏览器选项卡，并使用 IP 地址（例如 http://<IP-address>:5000 (http://55.55.55.55:5000）。 此时会显示容器的主页，告知你该容器正在运行。

   

3. 选择“服务 API 说明”以查看容器的 Swagger 页面。

4. 选择任何 POST API，然后选择“试用”。此时会显示参数，其中包括输入。 填写这些参数。

5. 选择“执行”以将请求发送到你的容器实例。

   你已成功地在 Azure 容器实例中创建并使用了 Azure AI 容器。

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。