Verwalten von ML-Fähigkeiten

Erstellen von ML-Fähigkeiten

1. Klicken Sie auf der Seite ML-Fähigkeiten auf Neue erstellen. Die Seite Neue ML-Fähigkeit erstellen wird angezeigt.
2. Geben Sie einen Namen für die neue Fähigkeit ein. Der Name sollte nur Schriftzeichen, Zahlen und Unterstriche enthalten und darf nicht mit einer Zahl beginnen.
3. Wählen Sie ein Paket aus der Dropdownliste aus.
4. Wählen Sie die Haupt- und Nebenversionen des Pakets aus.
   Optional: Fügen Sie der Fähigkeit eine Beschreibung hinzu.
5. Wählen Sie aus, ob die automatische Aktualisierung aktiviert werden soll oder nicht. Wenn dies auf truefestgelegt ist, wird das Modell automatisch mit der neuesten trainierten Version des Modells aktualisiert (dieselbe ML-Paketversion, aber neue Nebenversion).
6. Wählen Sie aus, ob die ML-Fähigkeit öffentlich gemacht werden soll oder nicht.
7. Schalten Sie die erweiterten Infra-Einstellungen um, wenn Sie Ihre Bereitstellung weiter konfigurieren möchten, z. B. um die GPU zu aktivieren.
   • Wählen Sie aus, ob eine GPU in der Umgebung aktiviert werden soll, in der diese Fähigkeit ausgeführt wird.
   • Wählen Sie die Anzahl der Replikate aus.

   Hinweis:

   Ein Replikat ist eine Instanz eines Modells. Mehr Replikate führen zu mehr Instanzen desselben bereitgestellten Modells. Dies ist hilfreich bei:

   • Hochverfügbarkeit (HA) – Wir können keinen unterbrechungsfreien Betrieb für Instanzen mit einem einzelnen Replikat garantieren, da Backend-Dienste häufig automatisiert gewartet werden. In seltenen Fällen kann es bei der Fähigkeit zu einer unerwarteten Ausfallzeit kommen. Für Produktionsumgebungen empfehlen wir dringend, mindestens zwei Replikate und für Testinstanzen ein Replikat zu haben. Alternativ können Sie moderne Document Understanding-Projekte verwenden, die von diesem Problem nicht betroffen sind.
   • Parallelverarbeitung – Wenn Sie ein hohes Volumen an parallelen Anforderungen erwarten, erhöhen Sie die Anzahl der Replikate. Als allgemeine Richtlinie können Sie ein bis drei Roboter als Ausgangspunkt für jedes Replikat der ML-Fähigkeit verwenden.

   • Wählen Sie aus, wie viele Ressourcen Sie pro Replikat aus der Dropdownliste zuweisen möchten.
   • Die stündlichen Kosten von AI Units werden unter der Eigenschaft Ressource pro Replikat angezeigt. Die Kosten ändern sich je nachdem, ob die GPU aktiviert ist, der Anzahl der Replikate und den zugewiesenen Ressourcen pro Replikat.

   Hinweis:

   • Schritt 7 ist optional und wird nur für fortgeschrittene Benutzer empfohlen.
   • Die Eigenschaften aus Schritt 7 sind nur verfügbar, wenn Sie das Lizenzierungsmodell für AI Units verwenden.
8. Wählen Sie aus, wann die Fähigkeit nach einer Zeit der Inaktivität aus der Dropdownliste entfernt werden soll.
   
   

   

   
   
9. Klicken Sie auf Erstellen. Die Seite Neue ML-Fähigkeit erstellen wird geschlossen und die Seite ML-Fähigkeiten wird angezeigt, die die neue Fähigkeit mit dem Status Wird bereitgestellt enthält.
   
   

   

   
   
   

   

   
   

   Hinweis: Für DU-Extraktoren gibt es genauere Informationen zu erweiterten Infrastruktureinstellungen.

   Das Modell ist in das genutzte Framework von UiPath® integriert und in einem Namespace im Kit-Cluster des UiPath® AI Centers bereitgestellt, auf den nur Ihr Mandant zugreifen kann.

   Hinweis: Wir haben die Knotenverfügbarkeit für Fähigkeitenbereitstellungen optimiert. Ab Oktober wird die Zeit für Fähigkeitenbereitstellungen reduziert.

   Wenn die Bereitstellung erfolgreich ist, ändert sich der Status der Fähigkeit von Wird bereitgestellt in Verfügbar.

ML-Fähigkeiten beenden

Um eine ML-Fähigkeit zu beenden, verwenden Sie das folgende Verfahren:

1. Klicken Sie auf der Seite ML-Fähigkeiten auf die Fähigkeit, die Sie beenden möchten.
2. Klicken Sie oben auf die Schaltfläche Anhalten.

Erneute Bereitstellung angehaltener ML-Fähigkeiten

Um ein ML-Paket erneut bereitzustellen, verwenden Sie das folgende Verfahren:

1. Klicken Sie auf der Seite ML-Fähigkeiten auf die angehaltene Fähigkeit im Raster.
2. Klicken Sie oben auf die Schaltfläche Fortsetzen.
   
   

   

   
   

Verwalten von Paketversionen

Auf der Seite Details zur ML-Fähigkeit können Sie die Paketversion verwalten, die innerhalb der bereitgestellten Fähigkeit verwendet wird. Sie können die Fähigkeit aktualisieren, um eine bestimmte Paketversion zu verwenden, oder Sie können einen Rollback zur zuvor verwendeten Version durchführen.

Aktualisieren der Paketversion

1. Klicken Sie auf der Seite Details zur ML-Fähigkeit auf ⇅ neben der Paketversion, die Sie verwenden möchten. Die Schaltfläche ist für die Version deaktiviert, die derzeit verwendet wird und als Aktuell markiert ist. Das Fenster Fähigkeit aktualisieren wird angezeigt.
2. Klicken Sie im Fenster Fähigkeit aktualisieren auf Bestätigen, um die Fähigkeit zu aktualisieren und die ausgewählte Paketversion zu verwenden.
   
   

   

   
   

Rollback zur vorherigen Version

1. Klicken Sie auf der Seite Details zur ML-Fähigkeit auf Rollback. Das Fenster Fähigkeit aktualisieren wird angezeigt.
2. Klicken Sie im Fenster Fähigkeit aktualisieren auf OK, um die Fähigkeit zu aktualisieren und die zuvor verwendete Paketversion zu verwenden.

Ändern der aktuellen Bereitstellung

Zusätzlich zur Aktualisierung einer Fähigkeit auf eine andere Version kann eine bereitgestellte Fähigkeit die selbe Version beibehalten, aber so geändert werden, dass eine GPU verwendet wird oder nicht. Wählen Sie dazu die Option Aktuelle Bereitstellung ändern auf der Seite Details zur ML -Fähigkeit > im Fenster Fähigkeit aktualisieren aus; siehe unten:

Hinweis:

Durch Aktivieren der GPU werden die CPU-Auswahlmöglichkeiten im Feld Ressourcen pro Replikat deaktiviert und die AI Units werden basierend auf Ihrer Auswahl im Feld Anzahl der Replikate aktualisiert.

ML-Fähigkeit öffentlich/privat machen

Sie haben die Möglichkeit, eine ML-Fähigkeit öffentlich zu machen. Auf diese Weise ist die ML-Fähigkeit über einen Endpunkt von außerhalb der UiPath®- Umgebung zugänglich. Das bedeutet, dass Sie sie aufrufen können, ohne dass Sie einen Roboter benötigen, der mit dem spezifischen Mandanten verbunden ist.

Wählen Sie dazu die Option Aktuelle Bereitstellung ändern auf der Seite Details zur ML-Fähigkeit > im Fenster Fähigkeit aktualisieren aus; siehe unten:

Beachten Sie, dass dadurch die ML-Fähigkeit erneut bereitgestellt wird. Sobald die ML-Fähigkeit verfügbar ist, sehen Sie die entsprechende URL in den Details zur ML-Fähigkeit und eine Schaltfläche hilft Ihnen beim Kopieren der URL. Je nach ML-Basispaket wird auch ein API-Schlüssel angezeigt, der mit dieser Fähigkeit in der Aktivität „ML Skill“ verwendet werden kann.

Um eine öffentliche ML-Fähigkeit zu verwenden, benötigen Sie Folgendes:

• Port 433 muss geöffnet sein.
• Zugriff auf die URL der Ziel-ML-Fähigkeit.
• Zugriff auf den API-Schlüssel der AI Units für die Organisation, in der die ML-Fähigkeit bereitgestellt wird.

Löschen von ML-Fähigkeiten

1. Klicken Sie auf der Seite ML-Fähigkeiten je nach Status auf die Schaltfläche Abbrechen oder Entfernen neben einer bereitgestellten oder fehlgeschlagenen Fähigkeit. Ein Bestätigungsfenster wird angezeigt.
   Verwenden Sie je nach Status der ML-Fähigkeit eine der folgenden Schaltflächen, um sie zu löschen:

   • Abbrechen: Verwenden Sie diese Schaltfläche, um eine fehlgeschlagene ML-Fähigkeit zu löschen.
   • Entfernen: Verwenden Sie diese Schaltfläche, um eine erfolgreich bereitgestellte ML-Fähigkeit zu löschen.
2. Klicken Sie auf OK , um die Fähigkeit zu entfernen oder abzubrechen. Die ausgewählte Fähigkeit wird nicht bereitgestellt und verschwindet von der Seite ML-Fähigkeiten .
   Hinweis: Das Löschen einer Fähigkeit kann sich auf die Verbraucher auswirken. Es kann jedoch jederzeit eine ML-Fähigkeit mit demselben Namen neu erstellt werden, wodurch die Abhängigkeiten dieses Dienstes wiederhergestellt werden.

Bericht zu ML-Fähigkeiten

Sie können einen Bericht zu ML-Fähigkeiten herunterladen, indem Sie auf die Schaltfläche Bericht zu ML-Fähigkeiten herunterladen klicken.

Wir empfehlen, diesen Bericht bei der Übermittlung eines Problems beizufügen, um eine schnellere Fehlerbehebung zu ermöglichen.

Dieser Bericht sammelt alle erforderlichen Informationen zum Debuggen eines Problems, einschließlich Konto-ID, Mandanten-ID, AI Units und den jeweiligen Informationen zu Paketen und ML-Fähigkeiten.

Im folgenden Screenshot sehen Sie ein Beispiel für einen ML-Fähigkeitenbericht.