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微软宣布提供对Cognitive Services的容器支持，允许在任何地方使用机器学习功能，无论是在云端、边缘还是自有。借助Azure Cognitive Services，企业可以使用各种认知功能，如视觉、语音和文本处理，而无需专门的数据科学家。

通过将预构建的模型部署为Docker容器来实现容器化，可以运行任何支持Docker的地方。微软表示将密切关注谷歌推出的Kubeflow Pipelines，后者通过Kubernetes容器为机器学习提供支持。看来，这些服务专注于为ML平台奠定基础，让企业和开发人员能够利用ML和AI带来的实际价值，这是合乎逻辑的。

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由于Azure Cognitive Services现在可以在容器中运行，因此不再需要将这些模型的数据发送到Azure，因为它们现在可以在任何云端或边缘运行。由于数据不一定要离开内部部署环境，因此还可以处理由于隐私或法规限制而无法在Azure中使用的数据。此外，涉及大量数据加载的场景（在云端处理要么太昂贵或耗时太久）现在也能够在边缘处理，同时可以利用Cognitive Services的强大功能和Docker容器的扩展性。Azure AI副总裁Eric Boyd确认了该声明：

有了容器支持，无论数据驻留在何处，客户都可以使用Azure的智能Cognitive Services功能。这意味着客户可以执行面部识别、OCR或文本分析操作，而无需将其内容发送到云端。他们的智能应用程序是可移植的，并且具有更高的一致性，无论它们是在边缘还是在Azure中运行。

目前，Azure的Cognitive Services中有五个是通过容器提供的，预计稍后会有更多。

• 通过计算机视觉服务识别文本，从其他对象的图像中提取文本。

• 通过面部服务识别面部，从图像中检测面部并识别性别和年龄等各种属性。此外，此服务还可以比较面孔并确定它们是否属于同一个人。

• 关键词检测，通过文本分析服务，从短语中提取要点。

• 语言检测，通过文本分析服务在给定文本中检测多达120种不同的语言。

• 情感分析，通过文本分析服务确定文本是否具有正面或负面情绪。

要在容器中使用Cognitive Services，请注册面部和文本识别服务，或立即开始使用其他服务。这些镜像可以从Microsoft Container Registry或Docker Hub获得，在拉取之后，可以在Docker环境中配置和使用它们。

最后，需要注意的是，在使用容器化服务时，即使它们没有将任何已处理的数据发送到Azure，在启动时和启动之后仍然需要定期进行连接。用于计费的指标通过这个连接发送给Azure，使用Azure或容器映像的成本是一样的。

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