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Last updated 19. Nov. 2024

AI Units

Überblick

Tipp: Um den Verbrauch Ihrer AI Units auf Organisations- und Mandantenebene nachzuverfolgen, überprüfen Sie die folgenden Seiten: To track your AI units consumption for Document UnderstandingTM and AI Center projects, check the Document Understanding and AI Center consumption dashboard page from the Insights user guide.

AI Units ist die Maßeinheit für die Lizenzierung von AI-Produkten. AI Units werden nach Verbrauch abgerechnet, wenn die Modelle einen Nutzen für Sie erbringen.

Weitere allgemeine Informationen zum Verbrauch von AI Units für unsere KI-Produkte finden Sie in den Abschnitten Mess- und Abrechnungslogik und Lizenzverfolgung unten.

Weitere Informationen zum Verbrauch von AI Units für Process Mining finden Sie auf der Seite Lizenz im Handbuch zu Process Mining.

Sie können den Verbrauch von AI Units auch auf Mandantenebene zuordnen und nachverfolgen. Weitere Informationen finden Sie auf den Seiten zur Zuweisung auf Mandantenebene:

Hinweis: Standardmäßig werden jedem Mandanten 0 AI Units zugewiesen und alle AI Units werden aus dem Kontopool verbraucht. Wenn dem Mandanten keine AI Units zugewiesen sind, werden AI Units aus dem Organisationskontopool verbraucht. Wenn alle AI Units aus dem Mandanten-Pool verbraucht sind, muss der Administrator weitere AI Units für den jeweiligen Mandanten zuweisen.

Mess- und Ladelogik

Allgemeine Logik

Diese Seite enthält je nach verwendeter Aktivität spezifische Informationen zu KI-Einheiten, die die Kosten für jedes KI-Produkt abdecken.

Um die Gesamtverbrauchskosten zu berechnen, wird die folgende Formel verwendet:

prediction cost + hardware cost = consumption cost

Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Abschnitten:

  • Vorhersagekosten
  • Hardwarekosten

Vorhersagekosten

Um die Vorhersagekosten zu berechnen, wird die folgende Formel verwendet:

input size x unit cost of the model = prediction cost
Der Verbrauch für das Modell UiPath Custom Named Entity Recognition mit einer Eingabegröße von 5000 characters beträgt beispielsweise:
5000 Zeichen = 3 Einheiten Verbrauch: 3 units x 0.5 (Einheitskosten) = 1.5 AI Units

Eingabegröße

ModellEingabetypEingabegrößeBerechnete Eingabegröße
Document UnderstandingTM (UiPath and Customer-Managed third party)Document1 SeiteAnzahl der Seiten im Eingabedokument
Communications MiningJSON1 MeldungAnzahl von Nachrichten pro Mailbox oder Ticketsystem
AI Computer VisionBild1 BildImmer 1
Task MiningDataset1 DatensatzImmer 1
GenAI-AktivitätenStringDer Grenzwert für die String-Größe ist bei jedem Modell unterschiedlich
Andere ModelleJSON2000 Zeichen = 1 EinheitCeil(Länge(Eingabe)/2000)
Datei5 MB = 1 EinheitGrenze (Größe/5 MB)
Dateien5 MB = 1 EinheitCeil(Summe(size(Input))/5MB)

Verwendetes Modell

ModellWenn wir aufladenStückkosten
Document UnderstandingTM (UiPath and Customer-Managed third party) Pro Vorhersage Eine Liste aller Document Understanding-Modelle finden Sie auf der Seite Mess- und Abrechnungslogik im Leitfadeb zu Document Understanding.
AI Computer VisionPro Vorhersage0
Modelle in der Vorschau (wie UiPath Image Classification) Pro Vorhersage0
Task MiningPro erfolgreicher Pipeline5000
Communications MiningPro hochgeladener, geänderter oder vorhergesagter MeldungWeitere Informationen zu Communications Mining finden Sie in der offiziellen Dokumentation.
UiPath Light Text-KlassifiziererPro Vorhersage0.2
UiPath Multilingual ClassifierPro Vorhersage0,5
UiPath: Erkennung benutzerdefinierter benannter EntitätenPro Vorhersage0,5
Open-Source-Pakete

Pro Vorhersage

0,1
GenAI-AktivitätenPro Ausführung1 - without Context grounding

2 - with Context grounding

Hinweis: Mit Ausnahme von Task Mining verbraucht das Ausführen einer Pipeline oder das Bereitstellen einer ML-Fähigkeit nur AI Units, die sich auf den Hardwareverbrauch beziehen.

Hardwarekosten

Die Hardwarekosten zum Zeitpunkt der Bereitstellung von ML-Fähigkeiten werden wie folgt berechnet:

replicas x resource cost

Die Standardanzahl der Replikate hängt vom Kontotyp ab:

  • Enterprise-Konto: 2
  • Andere Kontotypen: 1
Hinweis: Die Verfügbarkeit wird erhöht, indem die Anzahl der Replikate erhöht wird. Hochverfügbarkeit (HA) wird nicht garantiert, wenn der Benutzer die Anzahl der Replikate auf 1 reduziert.

Verwenden Sie die folgende Tabelle, um die Ressourcenkosten für ML-Fähigkeiten zu überprüfen.

HardwareStückkosten
0,5 CPU 2 GB RAM (Standard)1 KI-Einheit/Replikat/Stunde
1 CPU 4 GB RAM2 KI-Einheiten/Replikat/Stunde
2 CPU 8 GB RAM4 KI-Einheiten/Replikat/Stunde
4 CPU 16 GB RAM8 KI-Einheiten/Replikat/Stunde
6 CPU 24 GB RAM12 KI-Einheiten/Replikat/Stunde
GPU20 KI-Einheiten/Replikat/Stunde

Informationen zu den Hardwarekosten für Pipelines finden Sie in der folgenden Tabelle.

HardwareStückkosten
CPU6 KI-Einheiten/Stunde
GPU20 KI-Einheiten/Stunde
Hinweis: Jede neu angefangene Stunde wird berechnet.

Verbrauchsbeispiel

Hintergrundinformationen

Um einen bestimmten Prozess zu automatisieren, müssen Sie die beiden folgenden UiPath-Modelle verwenden:

Der erste Schritt ist das Trainieren des Modells für die mehrsprachige Textklassifizierung durch Ihr Dataset. Das Training dauert 6 Stunden und 30 Minuten bei Verwendung von GPU.

Nach Bereitstellung beider Modelle als HA-Fähigkeiten werden sie für drei Monate auf der CPU ausgeführt. In diesem Zeitraum verarbeitete das Modell für die mehrsprachige Textklassifizierung 20.000 Texte mit jeweils etwa 3.000 Zeichen und das Modell zu Rechnungen 10.000 Rechnungen mit jeweils 2 Seiten.

Berechnung des Gesamtverbrauchs

  • Für das Training der mehrsprachigen Textklassifizierung verbrauchte Ai Units:
    7 (Stunden) x 20 (AI-Einheiten pro Stunde für GPU) = 140 AI Units
  • Für das dreimonatige Hosten der mehrsprachigen Textklassifizierung verbrauchte AI Units:
    24 (Stunden in Tag) x 90 (Anzahl der Tage) x 2 (AI-Einheiten pro Stunde) = 4320 AI Units
  • Für das dreimonatige Hosten von Rechnungen verbrauchte AI Units:
    24 (Stunden in Tag) x 90 (Anzahl der Tage) x 2 (AI-Einheiten pro Stunde) = 4320 AI Units
  • Für mit der mehrsprachigen Textklassifizierung getroffene Vorhersagen verbrauchte AI Units:
    20000 (Anzahl der Vorhersagen) x 2 (Eingabegröße) x 0.5 (Einheitskosten) = 20000 AI Units
  • Für mit Rechnungen getroffene Vorhersagen verbrauchte AI Units:
    10000 (Anzahl der Vorhersagen) x 2 (Eingabegröße) x 1 (Einheitskosten) = 20000 AI Units
  • Insgesamt verbrauchte AI Units:
    hardware cost + predictions cost = ( 140 + 4320 + 4320 ) + ( 20000 + 20000 ) = 48780 AI Units

Lizenzverfolgung

AI Units werden für alle Szenarien unter AI Units nachverfolgt.



Wenn Sie mit der Maus über die Leiste im Abschnitt AI Units fahren, wird ein Popup-Fenster angezeigt. Sie können dieses Popup überprüfen, um Ihren genauen Verbrauch anzuzeigen.



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