Установка с использованием Docker

Файлы из комплекта поставки

Скопируйте на целевую машину файлы, приведенные в таблице ниже — они находятся в комплекте поставки Primo RPA AI Server. Остальное ПО должно быть предустановлено в Astra Linux.

Файл	Описание
`docker/agents/SmartOCR/agent_ai.tar`	Образ docker целевой машины с Умным OCR
`docker/agents/SmartOCR/docker-compose.yaml`	Файл с инструкциями по запуску контейнера
`docker/agents/SmartOCR/volumes/conf/`	Файлы конфигурации для подключения к контейнеру
`docker/agents/SmartOCR/volumes/venv.zip`	Архив с библиотеками для подключения к контейнеру

Установка Docker

Установите Docker.

Создание контейнера

Загрузка образа


docker load -i /srv/samba/shared/install/docker/agents/SmartOCR/agent_ai.tar

1. Размещение томов контейнера

Создайте папку /app/Primo.AI/SmartOCR и дочерние:


sudo mkdir -p /app/Primo.AI/SmartOCR/volumes/conf/Agent/ /app/Primo.AI/SmartOCR/volumes/IDP/lib/ /app/Primo.AI/SmartOCR/volumes/AgentData

Распакуйте архив с библиотеками в папку с томами контейнера:


yes | sudo unzip /srv/samba/shared/install/docker/agents/SmartOCR/volumes/venv.zip -d /app/Primo.AI/SmartOCR/volumes/IDP/lib

Скопируйте файл с инструкциями для запуска контейнера:


cp /srv/samba/shared/install/docker/agents/SmartOCR/docker-compose.yaml /app/Primo.AI/SmartOCR/

Скопируйте конфигурационные файлы агента целевой машины:


cp /srv/samba/shared/install/docker/agents/SmartOCR/conf/Agent/* /app/Primo.AI/SmartOCR/volumes/conf/Agent/

Должна получиться следующая иерархия папок для соответствия стандартному docker-compose.yaml:


/app/Primo.AI/SmartOCR/
├── docker-compose.yaml
└── volumes
    ├── AgentData
    ├── conf
    │   └── Agent
    │       ├── appsettings.json
    │       └── appsettings.ProdLinux.json
    └── IDP
        └── lib
            └── python3.11
                └── site-packages

2. Настройка docker-compose.yaml

Используйте команду:


nano /app/Primo.AI/SmartOCR/docker-compose.yaml

Настройте потребляемые контейнером ресурсы целевой машины:


    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '4'
          memory: 16G

При использовании GPU раскомментируйте блок reservations:


    reservations:
      devices:
        - driver: nvidia
          count: 1
          capabilities: [gpu]

При необходимости вы можете указать, например, другой порт агента, имя контейнера, скорректировать пути к общим томам или отключить автоматический перезапуск контейнера.

3. Файл конфигурации агента

Отредактируйте файл конфигурации агента Primo RPA AI Server:


nano /app/Primo.AI/SmartOCR/volumes/conf/Agent/appsettings.ProdLinux.json

Необходимые настройки:

Идентификатор агента: ключ Api > AgentId. Значение должно соответствовать идентификатору в разделе настроек “Целевые машины” на портале AI Server.
Адрес сервера Primo RPA AI Server: ключи Api > AuthBaseUrl / ApiBaseUrl / InferenceBaseUrl / LogsBaseUrl.
Ограничение на максимальное количество параллельно обрабатываемых запросов: параметр InferenceRequestQueue > MaxImagesLoad. Параметр рассчитывается по формуле 0.5n-1, где n — количество виртуальных ядер процессора, которое соответствует параметру deploy > resources limits > cpus в файле конфигурации docker-compose.yaml.

4. Создание контейнера


docker compose -f /app/Primo.AI/SmartOCR/docker-compose.yaml up -d

Что дальше

Выполните шаги, необходимые после установки компонентов.