(十)将AI Docker容器部署到云端

$ az login --tenant 
$ az account set --subscription 

确保用正确的值（例如，分别为your_directory_name@onmicrosoft.com和 222aaa2a-a2a2-22aa-a222-2aaaa2a22a22）替换和占位符。请注意，如果您只有一个Azure订阅和一个Azure Active Directory，则该az login语句不带任何其他参数就足够了。

LOCATION='westeurope'
BASE_NAME='mld10api'
RG_NAME='rg-'$BASE_NAME
STORAGE_NAME=$BASE_NAME'store'
SHARE_NAME=$BASE_NAME'share'
ACR_NAME=$BASE_NAME'acr'

az group create --name $RG_NAME --location $LOCATION
STORAGE_ID=$(az storage account create -n $STORAGE_NAME --resource-group $RG_NAME --location $LOCATION --sku Standard_LRS --query 'id')
STORAGE_KEY=$(az storage account keys list --resource-group $RG_NAME --account-name $STORAGE_NAME --query '[0].value' --output tsv)
az storage share create --name $SHARE_NAME --account-name $STORAGE_NAME  --account-key $STORAGE_KEY
ACR_ID=$(az acr create -n $ACR_NAME --resource-group $RG_NAME --sku 'Basic' --admin-enabled --query 'id')
ACR_KEY=$(az acr credential show --name $ACR_NAME --query 'passwords[0].value' --output tsv)

请确保您使用一个单一的控制台会话的所有步骤，因为我们需要访问新定义的变量（包括STORAGE_ID，STORAGE_KEY，ACR_ID，和在随后声明的ACR_KEY）。

$ IMAGE_TAG=$BASE_NAME'img:v1'
$ az acr build --registry $ACR_NAME --image $IMAGE_TAG .

请注意，您甚至不需要安装Docker即可使用此命令，因为构建在云中运行。或者，如果您更喜欢使用本地Docker安装构建镜像，您可以使用以下顺序：

$ docker login $ACR_NAME.azurecr.io
$ docker build -t $IMAGE_TAG .
$ docker tag $IMAGE_TAG $ACR_NAME.azurecr.io/$IMAGE_TAG
$ docker push $ACR_NAME.azurecr.io/$IMAGE_TAG

$ ACI_NAME=$BASE_NAME'aci'
$ ACI_DNS=$BASE_NAME'-nlp-api'
$ az container create \
    --resource-group $RG_NAME \
    --name $ACI_NAME \
    --image $ACR_NAME.azurecr.io/$IMAGE_TAG  \
   --dns-name-label $ACI_DNS \
   --ports 8000 \
   --cpu 1 \
   --memory 4.0 \
   --registry-username $ACR_NAME \
   --registry-password $ACR_KEY \
   --azure-file-volume-account-name $STORAGE_NAME \
   --azure-file-volume-account-key $STORAGE_KEY \
   --azure-file-volume-share-name $SHARE_NAME \
   --azure-file-volume-mount-path /home/mluser/.cache

最后四个--azure-file-volume-*属性将我们的Azure文件共享作为一个卷映射到我们的容器。这样，即使我们停止、删除和重新创建容器，我们在服务中下载和使用的NLP模型也将被持久化。

$ az container delete --name $ACI_NAME --resource-group $RG_NAME

$ echo "
apiVersion: '2018-10-01'
name: $ACI_NAME
properties:
  containers:
  - name: $ACI_NAME-1
    properties:
      image: $ACR_NAME.azurecr.io/$IMAGE_TAG
      ports:
      - protocol: TCP
        port: 8000
      resources:
        requests:
          cpu: 1.0
          memoryInGB: 4.0
          gpu:
            count: 1
            sku: K80
      volumeMounts: # Array of volume mounts for the instance
      - name: mluser-cache
        mountPath: /home/mluser/.cache
        readOnly: false
  imageRegistryCredentials: # Credentials to pull a private image
  - server: $ACR_NAME.azurecr.io
    username: $ACR_NAME
    password: $ACR_KEY
  osType: Linux
  restartPolicy: OnFailure
  ipAddress: # IP address configuration of container group
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
    type: Public
    dnsNameLabel: $ACI_DNS
  volumes: # Array of volumes available to the instances
  - name: mluser-cache
    azureFile:
      shareName: $SHARE_NAME
      readOnly: false
      storageAccountName: $STORAGE_NAME
      storageAccountKey: $STORAGE_KEY
" >> .containers.yml

$ az container create --resource-group $RG_NAME --file .containers.yml --location $LOCATION

请注意，生成的.containers.yml文件包含Azure容器注册表( $ACR_KEY)和存储帐户($STORAGE_KEY) 的密钥（密码）。这就是为什么你在处理它时应该非常小心。您永远不应该将它添加到代码存储库中。

$ az container stop --name $ACI_NAME --resource-group $RG_NAME

如果要删除所有相关资源，可以删除整个资源组：

$ az group delete --name $RG_NAME