설명
박스 1: 스트림
File.OpenRead(String) 메서드는 읽기 위해 기존 파일을 엽니다.
예: 스트림을 열고 다시 읽어보세요.
(FileStream fs = File.OpenRead(경로))를 사용하여
상자 2: AddFaceFromStreamAsync
5단계
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/face-api-how-to-topics/how-to-add-faces

설명:

박스 1: {"fr", "de", "es"}
음성 번역에서 일반적인 작업 중 하나는 대상 번역 언어를 지정하는 것입니다. 최소 하나는 필수이지만 여러 언어가 지원됩니다. 다음 코드 조각은 프랑스어와 독일어를 모두 번역 대상 언어로 설정합니다.
정적 비동기 작업 TranslateSpeechAsync()
{
var 번역 구성
SpeechTranslationConfig.FromSubscription(SPEECH__SUBSCRIPTION__KEY,
연설__서비스__지역);
translationConfig.SpeechRecognitionLanguage = "it-IT";
// 다음 언어로 번역합니다. https://aka.ms/speech/sttt-languages를 참조하세요.
번역 구성.대상 언어 추가("fr");
번역 구성.대상 언어 추가("de");
}
박스 2: 번역 인식기
SpeechTranslationConfig를 만든 후 다음 단계는 TranslationRecognizer를 초기화하는 것입니다.
예제 코드:
정적 비동기 작업 TranslateSpeechAsync()
{
var 번역 구성
SpeechTranslationConfig.FromSubscription(SPEECH__SUBSCRIPTION__KEY,
연설__서비스__지역);
var fromLanguage = "en-US";
var toLanguages ​​= new List<string> { "it", "fr", "de" };
번역 구성.음성 인식 언어 = 언어에서;
toLanguages.ForEach(번역 구성.대상 언어 추가);
var recognizer = new TranslationRecognizer(translationConfig);를 사용합니다.
}

설명
Azure에 봇을 배포하려면 다음 세 가지 Azure CLI 명령을 순서대로 실행해야 합니다.
az deployment group create 이 명령은 ARM 템플릿과 매개변수 파일을 사용하여 봇에 사용할 Azure 리소스를 생성합니다. 리소스 그룹 이름, 템플릿 파일 경로, 매개변수 파일 경로를 지정해야 합니다. 예:
az 배포 그룹 생성 --리소스 그룹 myResourceGroup --템플릿 파일
"deploymentTemplates\template-with-preexisting-rg.json" --매개변수
"deploymentTemplates\parameters-for-template-BotApp-with-rg.json"
이 명령은 다음 명령에 필요한 봇의 앱 ID와 비밀번호도 출력합니다.
az webapp deployment source config-zip 이 명령은 이전 단계에서 만든 앱 서비스에 봇 코드를 배포합니다. 리소스 그룹 이름, 앱 서비스 이름, 그리고 봇 코드의 zip 파일 경로를 지정해야 합니다. 예:
az webapp 배포 소스 config-zip --resource-group myResourceGroup --name myBotAppService --src
"코드.zip"
이 명령은 다음 명령에 필요한 봇 엔드포인트의 URL도 출력합니다.
az ad app update 이 명령은 봇의 엔드포인트 URL로 봇 등록을 업데이트합니다.
봇의 앱 ID와 엔드포인트 URL을 지정해야 합니다. 예:
az 광고 앱 업데이트 --id myBotAppId --set
답변 URL="https://myBotAppService.azurewebsites.net/api/messages"
이 명령을 실행하면 배포 프로세스가 완료되고 봇을 테스트할 준비가 됩니다.

설명:
텍스트 설명이 자동으로 생성됨

상자 1: 예
http://localhost:5000/상태
GET으로도 요청하면 엔드포인트 쿼리를 발생시키지 않고 컨테이너를 시작하는 데 사용된 API 키가 유효한지 확인합니다.
상자 2: 예
이 명령은 컨테이너 및 LUIS 로그를 컨테이너 호스트에 있는 C:\output에 있는 출력 마운트에 저장합니다. 상자 3: 예
http://localhost:5000/스웨거
컨테이너는 엔드포인트에 대한 전체 설명서와 체험 기능을 제공합니다. 이 기능을 사용하면 웹 기반 HTML 양식에 설정을 입력하고 코드를 작성하지 않고도 쿼리를 실행할 수 있습니다. 쿼리가 반환되면 필요한 HTTP 헤더 및 본문 형식을 보여주는 CURL 명령 예시가 제공됩니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-container-howto