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Über ML-Fähigkeiten
Eine ML-Fähigkeit ist eine gebrauchsfertige Live-Bereitstellung eines ML- oder Open-Source-Pakets. Sobald sie als ML-Fähigkeiten bereitgestellt wurden, werden sowohl ML-Pakete als auch Open-Source-Pakete zu Modellen, die in RPA-Workflows verwendet werden können. Dazu müssen Sie nur eine Aktivität vom Typ „ML Skill“ in UiPath® Studio ziehen.
- Der Name der ML-Fähigkeit
- Der Name des Pakets
- Die Version der ML-Fähigkeit
- Der Status der ML-Fähigkeit
- Die Zeit, zu der die ML-Fähigkeit bereitgestellt wurde
- Wenn eine GPU erforderlich ist
- Die Anzahl der getroffenen Vorhersagen
Sie können Pakete bereitstellen, indem Sie ML-Fähigkeiten erstellen, löschen, deren detaillierte Informationen, Parameter, Versionen anzeigen oder Paketversionen verwalten – falls verfügbar.
Die Seite ML -Fähigkeitsdetails, auf die Sie durch Auswählen einer Fähigkeit aus der Liste zugreifen können, enthält detaillierte Informationen über eine Fähigkeit. Sie können die aktuelle Hardwarebereitstellung der Infra-Einstellungen (Anzahl der Replikate, Ressourcen pro Replikat) zusammen mit den Hosting-Kosten für diese ML-Fähigkeit (AI Units (stündlich)) überprüfen.
Informationen zum Verwalten Ihrer Fähigkeiten finden Sie hier.
Um eine Fähigkeit in einer UiPath Studio-Aktivität zu verwenden, muss die folgende Umgebung eingerichtet sein:
- UiPath Studio v2019.10+ mit UiPath Robot v2019.10+
- Installiertes Paket UiPath.MLServices.Activities über das Menü Pakete verwalten in UiPath Studio.
Öffnen Sie UiPath Studio, ziehen Sie die Aktivität ML Skill in den RPA-Workflow, und wählen Sie die Option ML-Fähigkeiten aktualisieren aus. Diese Aktion füllt die Dropdownliste mit allen erfolgreich bereitgestellten Fähigkeiten aus dem Orchestrator aus, der mit diesem Robot verbunden ist.
Übergeben Sie die Daten genau wie bei jeder anderen Aktivität an die Eingabe der Fähigkeit. Die Fähigkeit ermöglicht es Ihnen auch, eine Eingabe live zu testen, indem Sie Fähigkeit testen auswählen.
Im folgenden Video erfahren Sie, wie Sie die Schaltfläche Fähigkeit testen verwenden, um zu sehen, was das bereitgestellte Modell bewirkt:
Je nach Eingabetyp erwartet die MLSkills- Aktivität das folgende Format:
JSON
"this is an example of input"
"{""expected-field"":""this is another example""}"
"this is an example of input"
"{""expected-field"":""this is another example""}"
Datei
"C:/full/path/to/file.ext"
"C:/full/path/to/file.ext"
Dateien
"C:/full/path/to/file1.ext,C:/full/path/to/file2.ext,C:/full/path/to/file3.ext"
"C:/full/path/to/file1.ext,C:/full/path/to/file2.ext,C:/full/path/to/file3.ext"