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AI Center
Weitere allgemeine Informationen zum Verbrauch Platform Units für unsere KI-Produkte finden Sie in den Abschnitten Mess- und Abrechnungslogik und Lizenzverfolgung .
Weitere Informationen zum Verbrauch Platform Units für Process Mining finden Sie auf der Seite Lizenz im Process Mining-Handbuch.
Sie können den Verbrauch Platform Units auch auf Mandantenebene zuweisen und nachverfolgen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Zuweisen von Lizenzen zu Mandanten im Automation CloudTM- Handbuch.
Allgemeine Logik
Dieser Abschnitt enthält spezifische Informationen zu Platform Units in Abhängigkeit von der verwendeten Aktivität, die die Kosten für jedes KI-Produkt decken.
Um die Gesamtverbrauchskosten zu berechnen, wird die folgende Formel verwendet:
prediction cost + hardware cost = consumption costWeitere 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 costEingabegröße
| Modell | Eingabetyp | Eingabegröße | Berechnete Eingabegröße |
|---|---|---|---|
| Document UnderstandingTM (UiPath und kundenseitig verwalteter Drittanbieter) | Document | 1 Seite | Anzahl der Seiten im Eingabedokument |
| Communications Mining | JSON | 1 Meldung | Anzahl von Nachrichten pro Mailbox oder Ticketsystem |
| AI Computer Vision | Bild | 1 Bild | Immer 1 |
| Task Mining | Dataset | 1 Datensatz | Immer 1 |
| GenAI-Aktivitäten | String | Der Grenzwert für die String-Größe ist bei jedem Modell unterschiedlich | |
| Andere Modelle | JSON | 2000 Zeichen = 1 Einheit | Ceil(Länge(Eingabe)/2000) |
| Datei | 5 MB = 1 Einheit | Grenze (Größe/5 MB) | |
| Dateien | 5 MB = 1 Einheit | Ceil(Summe(size(Input))/5MB) | |
Verwendetes Modell
| Modell | Wenn wir aufladen | Kosten Platform Unit |
|---|---|---|
| Document UnderstandingTM (UiPath und kundenseitig verwalteter Drittanbieter) | Pro Vorhersage | Eine Liste aller Document Understanding-Modelle finden Sie auf der Seite Mess- und Abrechnungslogik im Leitfadeb zu Document Understanding. |
| AI Computer Vision | Pro Vorhersage | 0 |
| Modelle in der Vorschau (wie UiPath Image Classification) | Pro Vorhersage | 0 |
| Task Mining | Pro erfolgreicher Pipeline | 1000 |
| Communications Mining | Pro hochgeladener, geänderter oder vorhergesagter Meldung | Weitere Informationen zu Communications Mining finden Sie in der offiziellen Dokumentation. |
| UiPath Light Text-Klassifizierer | Pro Vorhersage | 0,04 |
| UiPath Multilingual Classifier | Pro Vorhersage | 0,1 |
| UiPath: Erkennung benutzerdefinierter benannter Entitäten | Pro Vorhersage | 0,1 |
| Open-Source-Pakete |
Pro Vorhersage | 0.02 |
| GenAI-Aktivitäten | Pro Ausführung | 0.2 – ohne Kontexterstellung
0.4 – mit Kontextgrundlage |
Hardwarekosten
Die Hardwarekosten zum Zeitpunkt der Bereitstellung von ML-Fähigkeiten werden wie folgt berechnet:
replicas x resource costDie Standardanzahl der Replikate hängt vom Kontotyp ab:
- Enterprise-Konto: 2
- Andere Kontotypen: 1
| Hardware | Kosten Platform Units |
|---|---|
| 0,5 CPU 2 GB RAM (Standard) | 0,2 Platform Unit /Replikat/Stunde |
| 1 CPU 4 GB RAM | 0,4 Platform Units /Replikat/Stunde |
| 2 CPU 8 GB RAM | 0,8 Platform Units /Replikat/Stunde |
| 4 CPU 16 GB RAM | 1,6 Platform Units /Replikat/Stunde |
| 6 CPU 24 GB RAM | 2,4 Platform Units /Replikat/Stunde |
| GPU | 4 Platform Units /Replikat/Stunde |
Informationen zu den Hardwarekosten für Pipelines finden Sie in der folgenden Tabelle.
| Hardware | Kosten Platform Units |
|---|---|
| CPU | 1,2 Platform Units /Stunde |
| GPU | 4 Platform Units / Stunde |