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UiPath AI Center™

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AI Fabric

This page details the hardware, software requirements as well as prerequisites for installing AI Fabric.

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Hinweis

We strongly recommend to install AI Fabric on VM instances provided by popular cloud providers such as AWS, Azure, and GCP.

Hardwareanforderungen

In der folgenden Tabelle werden einige Empfehlungen für generische Modelle (klein und groß) gegeben.

CPU

RAM (GB)

OS/Boot Disk (GB)

External Data Disk (GB)

Models Served

Concurrent Models Trained

6

24

200

250

1-2

8

52

200

500

3

1-2

12

64

200

1000

3-4

2

❗️

Airgapped-Installation

Für eine Airgapped-Installation sind 500 GB auf dem OS-/Bootlaufwerk erforderlich.

Hardware Requirements for UiPath Document Understanding Models

  • Serving one Document Understanding model uses ~1 CPU and ~4GB RAM
  • Training one Document Understanding model uses ~2 CPU and ~24GB RAM with GPU. For CPU-only environments, training one Document Understanding model is only supported for up to 500 images/pages. Above this quantity of documents, the RAM usage will continue to grow beyond 24GB RAM.

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Lesen Sie vor der Bereitstellung einer Maschine die Installationsanweisungen. Der mit der Maschine verbundene externe Datenträger muss unformatiert sein und vom Typ disk, nicht partition. Siehe Schritt 1. Eine Maschine bereitstellen.

GPU-Anforderungen

Only NVIDIA GPUs are currently supported. Most scenarios will not require training on a GPU as very few model architectures can execute with GPU but not CPU. If you have constrains on model training time, it is recommended you add a GPU with at least 8 GB of Video RAM. GPU driver requirements are only applicable to airgapped installations see Prerequisite for Installation below

Trainable Document Understanding ML Packages provided by UiPath will work on both CPU or on GPU for datasets up to 500 images in size. For larger datasets a GPU is required.

Softwareanforderungen

Betriebssystem

In der folgenden Tabelle sind die Betriebssysteme aufgeführt, die offiziell für die lokale Installation von AI Fabric unterstützt werden.

OS

Version

Ubuntu

18.04 LTS

RHEL

7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8

CentOS

7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8

Browser

In der folgenden Tabelle sind die Browser aufgeführt, die offiziell für die lokale Installation von AI Fabric unterstützt werden.

Browser

Version

Google Chrome

64 or above

Microsoft Edge

80 or above

Mozilla Firefox

66 or above

Voraussetzungen für die Installation

Vor dem Start der UiPath Installation müssen folgende Voraussetzungen erfüllt werden:

  • Orchestrator 20.4
    See the guide here for various ways to install Orchestrator.
  • SQL-Server
    It is highly recommended that you use the same SQL Server as was used when installing Orchestrator as detailed here. For the installation, you will require the hostname, admin username, and password of this SQL Server.

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Hinweis

AI Fabric verwendet SQL ausschließlich für die Metadatenspeicherung. Dies bedeutet, dass die Menge des Datenspeichers sehr klein ist. Für diese Tabellen muss nicht viel Speicherplatz bereitgestellt werden.

  • GPU Prequirements for Airgapped Install
    This section of prerequirements only applies to cases where the machine has a GPU, and the installation is in an airgapped environment. Said differently, in cases where the environment allows for outbound connections, this section can be ignored as a script that downloads from NVIDIA repositories installs NVIDIA components is provided.

For AI Fabric airgapped installation (that is avoiding our provided GPU installer script), it is a pre-requirement that the node have NVIDIA driver version 450.51.06 installed, as well as nvidia-container-runtime.

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Stellen Sie sicher, dass der SQL Server-Authentifizierungsmodus aktiviert ist.

Architektur von AI Fabric

AI Fabric wird in einem Kubernetes-Cluster ausgeführt. Die gesamte Kommunikation in und aus dem Cluster wird mit HTTPS (TLS) gesichert. Mandanten- und benutzerspezifischer Datenverkehr verwendet moderne Protokolle (OAuth2.0 und OpenID), die vom UiPath Identity Server von unterstützt werden.

Im Folgenden finden Sie ein detailliertes Architekturdiagramm der verschiedenen Komponenten in AI Fabric.

Auf den oberen Ebenen verwalten die Core Services von AI Fabric die Bereitstellung und das Training von Machine-Learning-Modellen.

Eine Bereitstellung eines Machine-Learning-Modells (als ML-Fähigkeit bezeichnet) ist ein Container mit Code- und Modellartefakten. AI Fabric erstellt aus diesem Container einen Endpunkt, der mit Berechtigungen versehen und repliziert wird.

Durch ein Training oder eine Bewertung eines Machine-Learning-Modells wird ein Container-Image während der Ausführung erstellt und ein Code ausgeführt, der vom AI Fabric-Benutzer oder einem einsatzbereiten, erneut trainierbaren Modell vordefiniert ist.

Vor ungefähr einem Jahr aktualisiert


AI Fabric


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