März 2021

31. März 2021

Funktionen

Wir freuen uns, die Einführung einer lang herbeigesehnten Funktion bekannt zu geben:

Veröffentlichen von ML-Fähigkeiten und -Datasets über URL + API-Schlüssel

Was wird dadurch möglich?

• Deploying ML Skills and continuously improving them on AI Center running in the Automation Cloud^TM without needing to migrate from your existing on-premises Orchestrator.
• Deploying ML Skills and continuously improving them outside of Robots (e.g. add them to your UiPath® Apps or even use them within a 3rd party application).

Wie funktioniert das?

Der erste Schritt besteht darin, Ihre Entitäten (Datasets und ML-Fähigkeiten) als Endpunkt verfügbar zu machen, um sie von Ihrer lokalen (oder nicht verbundenen) Infrastruktur aus aufrufen zu können.

• Dataset veröffentlichen

Um das Dataset einfach zu veröffentlichen, wählen Sie beim Erstellen oder Aktualisieren des Datasets diese Option aus:

Dann sehen Sie in den Einzelheiten zum Dataset den Endpunkt und den entsprechenden API-Schlüssel. Sie können den API-Schlüssel ändern, aber beachten Sie, dass alte dann nicht mehr funktionieren und alte Prozesse mitunter Schaden nehmen.

• ML-Fähigkeiten öffentlich machen

Um Ihre ML-Fähigkeiten öffentlich zu machen, stellen Sie zuerst Ihre ML-Fähigkeit wie gewohnt bereit und ändern Sie dann die Bereitstellung, um sie öffentlich zu machen:

Auch hier wird dadurch ein Endpunkt und der entsprechende API-Schlüssel exponiert, um diesen Endpunkt zu verbrauchen.

Hinweis: Document Understanding-Fähigkeiten exponieren keinen API-Schlüssel, da Sie ihren Document Understanding-API-Schlüssel für alle verwenden können. Dies bedeutet, dass der API-Schlüssel derjenige sein muss, der dem Konto zugeordnet ist, in dem Ihre Fähigkeiten bereitgestellt werden.

• Aufrufen von Studio aus

Laden Sie das neue ML-Services-Aktivitätspaket (v1.1.6-preview) aus dem Vorschaufeed herunter und installieren Sie es. Sowohl die ML-Fähigkeit als auch die Aktivität für den Datei-Upload haben ein neues Feld namens „Verbindungsmodus“. Wählen Sie den Endpunkt aus, und füllen Sie die Details für den Zugriff auf Ihre Entität (Endpunkt und API-Schlüssel) als String aus.

Für die ML-Fähigkeit müssen Sie auch manuell den Datentyp festlegen, den Sie senden möchten (denken Sie daran, dass JSON hier ein String ist).

Jetzt ist alles bereit: Sie können jetzt mit dem Aufbau Ihres intelligenten Automatisierungsprozesses beginnen und die Feedbackschleifen von Ihrer lokalen vorhandenen Infrastruktur zum AI Center in der UiPath Cloud abschließen.