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UiPath AI Center™

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ML パッケージを管理する

ML パッケージをアップロードする

次の 3 つの方法で、新しいパッケージを作成できます。

  • Zip ファイルをアップロード
    zip ファイルが作成されている場合は、このオプションを使用します。
  • Out of the box Packages
    UiPath またはオープン ソース コミュニティで開発された ML パッケージを使用する場合は、このオプションを使用します。
  • ML パッケージをインポートする
    以前に UiPath AI CenterTM からエクスポートされたパッケージをインポートする場合は、このオプションを使用します。

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注:

[ML パッケージをインポート] ページにアクセスするには、テナント レベルで OOB_UPLOAD ロールが割り当てられている必要があります。詳しくは、「テナント レベルで権限を管理する」をご覧ください。

Zip ファイルをアップロード

🚧

重要

パッケージをアップロードする前に、それらのパッケージがこちらで指定されたとおりに構築されていることを確認してください。

When creating an ML Package in AI CenterTM, it cannot be named using any python reserved keyword, such as class break from finally global None, etc. Make sure to choose another name. The listed examples are not complete since package name is used for class <pkg-name> and import <pck-name> です。

作成済みのパッケージをアップロードするには、以下の手順に従います。

  1. [ML パッケージ] ページで、[Zip ファイルをアップロード] ボタンをクリックします。[新しいパッケージを作成] ページが表示されます。
  2. [新しいパッケージを作成] ページで、パッケージの名前を入力します。
  3. Click Upload Package to select the desired .zip file or drag & drop the package .zip file into the Upload package field.
  4. (任意) モデルのわかりやすい説明を入力します。
    この説明は、このモデルに基づいて新しいスキルをデプロイするときに表示されます。また、[ML パッケージ] ページにも表示されます。
  5. ドロップダウンから入力の種類を選択します。使用可能なオプションは以下のとおりです。
    json
    file
    files
  6. (任意) モデルで予期される入力のわかりやすい説明を入力します。
  7. (任意) モデルが返す出力のわかりやすい説明を入力します。
    RPA 開発者は UiPath Studio で ML スキル アクティビティを使用して、これらの説明を表示できます。データ サイエンティストと開発者とのコミュニケーションを促進するために、入力および出力の形式の例を示すことをお勧めします。
  8. ドロップダウンから、モデルの開発言語を選択します。使用可能なオプションは以下のとおりです。
    Python 3.6
    Python 3.7
    Python 3.8
    Python 3.8 OpenCV
  9. マシン ラーニング モデルが GPU を必要とするかどうかを選択します。既定ではオフになっています。この情報は、このパッケージからスキルを作成する際の提案として表示されます。
  10. モデルに対してトレーニングを有効化するかどうかを選択します。有効化した場合、以下のようになります。
    すべてのパイプラインでパッケージを使用できます。
    検証手順で、パッケージに train.py ファイルが実装されているかどうかが確認されます。実装されていない場合、検証は失敗します。
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  1. [作成] をクリックしてパッケージをアップロードするか、[キャンセル] をクリックして処理を中止します。[新しいパッケージを作成] ウィンドウが閉じ、パッケージがアップロードされて、[ML パッケージ] > [ML パッケージ名] ページに詳細とともに表示されます。アップロードが反映されるまでに数分かかる場合があります。
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ML パッケージをインポートする

UiPath AI CenterTM からエクスポートされたパッケージをアップロードするには、以下の手順に従います。

  1. [ML パッケージ] ページで、[ML パッケージをインポート] ボタンをクリックします。[新しいパッケージをインポート] ページが表示されます。
  2. In the Upload package field, add the zip file downloaded using the Downloading ML Packages procedure.
  3. In the Upload metadata json field, add the json file downloaded using the procedure above.
  4. [Create] をクリックします。
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プライベート パッケージ

  • The imported package will have the same name as in the export environment, taken from the metadata file. If a package with the same name already exists, the version field from the metadata will be checked next. If the version is the same, a new minor version will be created. For example, if you import a package named New Package, version 7, and you already have a package with the same name, but version 7.3 exists, the new imported package will be version 7.4. If there is no version, the created package will have the next available major version.
  • インポートされたパッケージ メタデータの名前がターゲット環境に存在しない場合、ターゲット環境で新しいパッケージ名が作成されます。

パブリック パッケージ

  • The imported package will have the same name as in the export environment, taken from the metadata file. If a package with the same name already exists, the sourcePackageVersion field from the metadata will be checked next for the sourcePackageVersion in the destination environment. After this, the next minor version will be uploaded. Make sure to either change the version in the destination environment, or change the sourcePackageVersion field in the metadata file to the available version in the destination environment.
  • インポートされたパッケージ メタデータの名前がターゲット環境に存在しない場合、ターゲット環境で新しいパッケージ名が作成されます。

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現在の制限事項:

現時点では、異なる環境からパッケージをインポートする場合、いくつかの制限があります。

  • プライベート パッケージの場合、インポートしたパッケージのメジャー バージョンが既存のものと異なる場合、エラーが表示されます。

パッケージの検証

サービング用

For models uploaded with the Enable Training flag inactive, when a model is uploaded, AI Center validates the uploaded .zip file against the requirements described here. The following three checks are performed:

  1. 空でないルート フォルダーが存在すること
  2. requirements.txt ファイルが存在すること
  3. A file named main.py exists in the root folder which implements a class Main. The class is further validated to implement an __init__ and a predict function.

[ML ログ] ページに、成功または失敗したのかと、失敗の原因となったエラーが表示されます。

トレーニング用

For models uploaded with the Enable Training flag active, in addition to validating the requirements as above, AI Center also validates the uploaded .zip file against the requirements described here. For these packages the following two checks are performed:

  1. 空でないルート フォルダーが存在すること
  2. A file named train.py exists in the root folder which implements a class Main. The class is further validated to implement an __init__ function and the following functions: train evaluate, and save です。

[ML ログ] ページに、成功または失敗したのかと、失敗の原因となったエラーが表示されます。

ML パッケージの詳細を表示する

[ML パッケージ] > [ML パッケージ名] ページに移動するには、リスト内のパッケージをクリックします。
[バージョン] タブで詳細 (パッケージ バージョン、作成日時、変更ログ、ステータス、トレーニングが有効かどうか、推奨される GPU が有効かどうか、引数) を確認します。

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You can find more information on each entry in the ML Packages Version by clicking on the icon and then Details. A dialog box will be displayed with all the information on the package version.

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[パイプライン実行] タブで、パッケージのパイプライン実行に関連する詳細 (パッケージの名前、種類、バージョン、ステータス、作成日時、期間、スコア、その他) を確認します。

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バージョン管理

AI Center also supports versioning and version management of packages. When a package is uploaded, it's displayed as version 1.0 of that package (we say it's Major Version is 1, and Minor Version is 0**). This helps with differentiating between packages uploaded by users, and packages retrained via pipelines, the latter only changing their minor version.

ML パッケージの新しいバージョンをアップロードする

アップロード済みのパッケージの新しいバージョンをアップロードする手順は次のとおりです。

  1. [ML パッケージ] ページでパッケージの横の をクリックし、[新しいバージョンをアップロード] オプションを選択します。
    または、[ML パッケージ] > [ML パッケージ名] ページで、[新しいバージョンをアップロード] をクリックします。[次のパッケージの新しいバージョンをアップロード:] > [ML パッケージ名] ウィンドウが表示されます。ほとんどのフィールドには、最初にそのパッケージをアップロードしたときに指定した情報が既に入力されています。
  2. Click Upload Package to select the desired .zip file, or drag & drop the file above this field.
  3. (任意) 以下のフィールドの既存の情報を更新します。
    入力の説明
    出力の説明
    言語
  4. (任意) [変更ログ]フィールドに変更内容を入力します。
  5. モデルが GPU を必要とするかどうかを選択します。既定ではオフになっています。
  6. モデルに対してトレーニングを有効化するかどうかを選択します。
  7. [作成] をクリックして既存のアップロード済みパッケージの新規バージョンをアップロードするか、[キャンセル] をクリックして処理を中止します。[パッケージをアップロード] ウィンドウが閉じ、パッケージの新規バージョンがアップロードされます。アップロードが反映されるまでに数分かかる場合があります。
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パッケージの新規バージョンを [ML パッケージ] ページで直接確認することはできません。情報は、そのパッケージの [ML パッケージの詳細] ページに表示されます。

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注:

既存のパッケージに新しいバージョンをアップロードすると、新しいメジャー バージョンが作成されます。たとえば、最初のパッケージをアップロードした場合、そのバージョンは 1.0 となります。その後新しいバージョンをアップロードすると、そのバージョンは 2.0 になります。

トレーニング パイプラインによって作成された ML パッケージのバージョン

あるパッケージ バージョンでトレーニング パイプラインまたはフル パイプラインが正常に実行されると、新しいマイナー バージョンが作成されます。たとえば、あるパッケージ (バージョン 1.0) をアップロードしてトレーニング パイプラインを開始すると、完了後に [ML パッケージの詳細] ページにバージョン 1.1 が表示されます (以下を参照)。

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パッケージの引数を表示する

  1. [ML パッケージ] > [ML パッケージ名] ページの [バージョン] タブで、パッケージ バージョンの横の をクリックします。[[バージョン番号] の引数] > [ML パッケージ名] > [ML パッケージ バージョン] ウィンドウが表示されます。
    選択したパッケージ バージョンの入力の種類と、入力および出力の説明が表示されます。値は編集できないことに注意してください。

ML パッケージをダウンロードする

作成済みのパッケージをエクスポートして、別の環境または同じ環境にインポートできます。
作成済みのパッケージをダウンロードするには、以下の手順に従います。

  1. [ML パッケージ] ページで、既に作成されたパッケージをリストから選択します。
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  1. [バージョン] タブで、パッケージの アイコンをクリックします。
  2. [ダウンロード] をクリックします。
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[ダウンロード] をクリックすると、次の 2 つのファイルがダウンロードされます。

  • A zip file containing the package
  • A json file containing the package metadata, such as name, version, and other information.

ML パッケージを削除する

パッケージを削除できるのは、パッケージがスキル内にデプロイされておらず、それらのパッケージでパイプラインが現在実行されていない場合のみです。

  1. [ML パッケージ] ページでパッケージの横の をクリックし、[デプロイされていないバージョンを削除] を選択します。確認のウィンドウが表示されます。
  2. 確認のウィンドウで [OK] をクリックして、選択したパッケージのデプロイされていないバージョンをすべて削除します。パッケージ バージョンがスキルの一部である (アクティブである) 場合は削除されません。すべてのバージョンが非アクティブの場合、それらはすべて削除されます。

OR

  1. [ML パッケージ] > [ML パッケージ名] ページの [バージョン] タブで、パッケージ バージョンの横の をクリックして、[削除] を選択します。確認のウィンドウが表示されます。
  2. 確認ウィンドウで [OK] をクリックして、選択したバージョンのパッケージを削除します。パッケージ バージョンがスキルの一部である (アクティブである) 場合は削除されません。このバージョンが選択したパッケージの唯一のバージョンである場合は、パッケージ自体も削除されます。

2 か月前に更新


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