微軟公有雲下的Azure認知服務,整合了機器學習及其所需基礎架構,用於圖像處理、語音辨識及語意搜尋,藉以降低企業使用人工智慧的門檻。而為了讓AI應用可以更大規模的部署,微軟近日宣布,現在Azure認知服務要開始支援容器技術,讓開發者能更快速地建置AI解決方案。

微軟表示,支援AI應用程式容器化的好處在於,可以加速系統執行效率、擴大規模,同時更穩定。例如,結合邊緣運算應用情境,終端裝置可以在本地環境先進行人臉辨識、光學字元辨識、文字分析,不需再將資料回傳至Azure雲端進行分析。而達成此應用情境的關鍵,就在於使用容器技術,提高AI應用的可攜性及擴充度。

這一次的產品發布,微軟總共釋出多種功能特殊的容器,皆可透過Docker容器打包並且交付服務。第一種類型容器為文本分析容器(Text Analytics Containers),其中還有細分為關鍵段落擷取容器(Key Phrase Extraction)、語言偵測容器(Language Detection),以及文本情緒分析(Sentiment Analysis)。

首先關鍵段落擷取容器,可以辨認句子的重點段落,並且透過API回傳這些文本資料。再者是語言偵測容器,可以支援偵測120種以上的語言。最後則是文本情緒分析容器,系統會分析原始文本,判定撰文者的正面、負面情緒後,接著API回傳0至1的數值,0代表最負面,而1則代表最正面。

第二種類型的容器,則是人臉辨識容器,支援企業執行臉部識別、身份驗證,以及情緒偵測等應用情境。最後一種容器類型為文字辨別容器(Recognize Text Container),此容器隸屬電腦視覺功能,讓使用者可以偵測不同物件上的文字內容,像是收據、海報或者名片等。

微軟表示,將認知服務以容器格式打包的使用者,也能搭配該公有雲的Kubernetes服務(AKS),將各個容器打包成微服務形式,藉以管理功能不同的容器。而執行容器應用的實例,其維運方式也和既有認知服務相當雷同,透過現有的認知服務API,呼叫部署在邊緣環境的容器。

同步一起發布的產品更新,還有電腦視覺服務的Logo辨識功能。微軟表示,該服務專精Logo物件辨認,企業用戶可以利用該服務打造客製化的Logo辨識工具,即便在圖片中占比、歪斜不易辨認狀況,也能做為商業分析的資料來源。

上圖為微軟測試電腦視覺服務下的Logo辨識功能,圖中的微軟Logo除了有歪斜、圖片占比小、模糊、彎曲的情況,不過系統依舊可以成功辨識該圖是否有「Microsoft」的Logo存在。圖片來源:微軟


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