微軟宣佈提供對Cognitive Services的容器支持，允許在任何地方使用機器學習功能，無論是在雲端、邊緣還是自有。藉助Azure Cognitive Services，企業可以使用各種認知功能，如視覺、語音和文本處理，而無需專門的數據科學家。
通過將預構建的模型部署爲Docker容器來實現容器化，可以運行任何支持Docker的地方。微軟表示將密切關注谷歌推出的Kubeflow Pipelines，後者通過Kubernetes容器爲機器學習提供支持。看來，這些服務專注於爲ML平臺奠定基礎，讓企業和開發人員能夠利用ML和AI帶來的實際價值，這是合乎邏輯的。
（來源：https://venturebeat.com/2018/11/24/before-you-launch-your-machine-learning-model-start-with-an-mvp/）
由於Azure Cognitive Services現在可以在容器中運行，因此不再需要將這些模型的數據發送到Azure，因爲它們現在可以在任何雲端或邊緣運行。由於數據不一定要離開內部部署環境，因此還可以處理由於隱私或法規限制而無法在Azure中使用的數據。此外，涉及大量數據加載的場景（在雲端處理要麼太昂貴或耗時太久）現在也能夠在邊緣處理，同時可以利用Cognitive Services的強大功能和Docker容器的擴展性。Azure AI副總裁Eric Boyd確認了該聲明：
有了容器支持，無論數據駐留在何處，客戶都可以使用Azure的智能Cognitive Services功能。這意味着客戶可以執行面部識別、OCR或文本分析操作，而無需將其內容發送到雲端。他們的智能應用程序是可移植的，並且具有更高的一致性，無論它們是在邊緣還是在Azure中運行。
目前，Azure的Cognitive Services中有五個是通過容器提供的，預計稍後會有更多。
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通過計算機視覺服務識別文本，從其他對象的圖像中提取文本。
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通過面部服務識別面部，從圖像中檢測面部並識別性別和年齡等各種屬性。此外，此服務還可以比較面孔並確定它們是否屬於同一個人。
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關鍵詞檢測，通過文本分析服務，從短語中提取要點。
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語言檢測，通過文本分析服務在給定文本中檢測多達120種不同的語言。
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情感分析，通過文本分析服務確定文本是否具有正面或負面情緒。
要在容器中使用Cognitive Services，請註冊面部和文本識別服務，或立即開始使用其他服務。這些鏡像可以從Microsoft Container Registry或Docker Hub獲得，在拉取之後，可以在Docker環境中配置和使用它們。
最後，需要注意的是，在使用容器化服務時，即使它們沒有將任何已處理的數據發送到Azure，在啓動時和啓動之後仍然需要定期進行連接。用於計費的指標通過這個連接發送給Azure，使用Azure或容器映像的成本是一樣的。
查看英文原文：
https://www.infoq.com/news/2018/11/cognitive-services-containers