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Bitte beachten Sie, dass dieser Inhalt teilweise mithilfe von maschineller Übersetzung lokalisiert wurde.
AI Center
Automation CloudAutomation SuiteStandalone
Last updated 10. Okt. 2024

Sparen Sie Infrastrukturkosten mithilfe von AI Center-APIs

Mit den API-Anforderungen können Sie den Status einer ML-Fähigkeit programmatisch ändern. Diese APIs können sogar innerhalb eines Automatisierungsworkflows verwendet werden, um eine ML-Fähigkeit bereitzustellen und die Bereitstellung aufzuheben, wodurch die Verfügbarkeit der Infrastruktur optimiert und Kosten eingespart werden. Den vollständigen Satz von AI Center-APIs finden Sie unter Swagger dokumentiert.

Beachten Sie, dass accountname und tenantname spezifisch für Ihr Konto sind. Weitere Informationen finden Sie in der API- Liste.

Sie können die AI Center-APIs verwenden, um:

  1. ML-Fähigkeits-ID von sampleClassifierSkillfinden
  2. Die ML-Fähigkeit anhalten (bereitstellen)
  3. Starten (erneute Bereitstellung) und überprüfen Sie die Statusaktualisierung.

Im November 2022 haben wir die Verfügbarkeit von APIs für die programmatische Interaktion mit jeder Komponente im AI Center angekündigt. Sie können jetzt Datasets verwalten, ML-Modelle trainieren und ML-Fähigkeiten mithilfe von APIs bereitstellen, ohne die Benutzeroberfläche verwenden zu müssen.

Einer der wichtigsten Anwendungsfälle für die Nutzung von APIs ist die Verwaltung des Bereitstellungsstatus einer ML-Fähigkeit. Je nach Automatisierung benötigen Sie möglicherweise nicht eine ML-Fähigkeit, um die ganze Zeit aktiv zu sein. Wenn Sie ML-Fähigkeiten nicht mehr bereitstellen, wenn sie nicht verwendet werden, können Sie Hardwarekosten (AI Units) sparen.

Dies sind die Schritte für den Zugriff auf AI Center-APIs:

  1. Registrieren einer externen Anwendung (einmalige Einrichtung)
  2. Generieren eines Authentifizierungstokens (Verlängerung bei Ablauf)
  3. Ausführen von AI Center API-Aufrufen
Hinweis: Die ersten beiden Schritte erzwingen die Zugriffssteuerung, indem sie sicherstellen, dass Ihre Anwendung registriert und authentifiziert ist

Registrieren einer externen Anwendung

Um die APIs zu verwenden, muss Ihre App als externe Anwendung mit einem AI Center-Scope registriert sein.

  1. Gehen Sie im linken Navigationsbereich zur Seite Admin und wählen Sie External Applications aus.
  2. Um eine neue externe Anwendung hinzuzufügen, wählen Sie + Add Applicationaus.

    und benennen Sie sie.

    Hinweis: Nur der Typconfidential application kann auf AI Center-APIs zugreifen.
  3. So aktivieren Sie den AI Center-Scope für die externe Anwendung:
    1. Add scope auswählen
    2. Wählen Sie AI Center API Access (preview) aus der Dropdownliste Ressource aus
    3. Navigieren Sie zur Registerkarte Application Scope
    4. Wählen Sie die APIs aus, für die Sie den Zugriff aktivieren möchten.
    Im folgenden Beispiel sind der Einfachheit halber alle APIs ausgewählt, aber Sie können bestimmten APIs den Zugriff auf bestimmte externe Anwendungen zuweisen.


  4. Wählen Sie Add. Ein Popup mit der App-ID und einem geheimen App-Schlüssel wird generiert.
    Tipp: Sie können die App-ID und den Geheimen App-Schlüssel jederzeit über Externe Anwendung bearbeiten anzeigen. Diese Anmeldeinformationen werden verwendet, um im nächsten Schritt ein Authentifizierungstoken zu generieren. Weitere Informationen zum Verwalten externer Anwendungen finden Sie hier.


Generieren eines Authentifizierungstokens

Für die Authentifizierung und den sicheren Zugriff fordert die externe Anwendung ein Zugriffstoken vom UiPath® Identity Server an. Das generierte Authentifizierungstoken läuft nach einer Stunde ab. Daraufhin müssen Sie ein neues Authentifizierungstoken neu generieren.

Wenn Sie Postman verwenden möchten, können Sie sich kostenlos registrieren und entweder die webbasierte Postman-Schnittstelle oder die herunterladbare Anwendung verwenden. Siehe die offizielle Postman- Website.

  1. Generieren Sie eine POST-Anforderung an den Identity Server-Endpunkt https://cloud.uipath.com/identity_/connect/token , die Folgendes im Textkörper der Anforderung enthält.
    client_id: App ID from previous step
    client_secret: App Secret from previous step
    grant_type: “client_credentials”client_id: App ID from previous step
    client_secret: App Secret from previous step
    grant_type: “client_credentials”
  2. Legen Sie grant_type auf client_credentials fest.
Verwenden Sie den Inhaltstyp application/x-www-form-urlencoded für Postman.


Diese Anforderung generiert ein Authentifizierungstoken ähnlich dem folgenden, das die für diese externe Anwendung aktivierten Berechtigungen auflistet. Verwenden Sie dieses Authentifizierungstoken, wenn Sie AI Center API-Aufrufe durchführen.


Siehe zusätzliche Informationen zu Anmeldeinformationen und Authentifizierungstoken.

Ausführen von AI Center API-Aufrufen

Die API-Aufrufe haben die folgende Struktur: https://cloud.uipath.com/accountname/tenantname/aifabric_/ wobei “accountname" und "tenantname " spezifisch für Ihr Konto sind. Die meisten APIs benötigen die folgenden Informationen:
  1. Konto-ID und Mandanten-ID. Sie finden die Konto- und Mandanteninformationen im Abschnitt „Profilinformationen“ innerhalb des Mandanten. Siehe Profilinformationen.
  2. Autorisierung. Das Autorisierungsfeld muss mit dem Authentifizierungstoken ausgefüllt werden, das im vorherigen Schritt generiert wurde.
    Wichtig: Wenn Sie das Authentifizierungstoken verwenden, stellen Sie ihm Bearer wie im folgenden Screenshot voran.
Jetzt können Sie auf bestimmte APIs zugreifen. Verwenden Sie für dieses Beispiel sampleClassifierSkill . In der Liste der ML-Fähigkeiten können Sie sehen, dass diese Fähigkeit vorhanden ist und sich derzeit im Status „ Verfügbar “ befindet.

Suchen Sie Details zur ML-Fähigkeit

Mit dem Aufruf GET ML Skills können Sie eine Liste aller ML-Fähigkeiten innerhalb des Kontos und des Mandanten abrufen. Sie können den Namen der ML-Fähigkeit auch als Teil der Abfrage hinzufügen, um nach einer bestimmten ML-Fähigkeit zu suchen und ihre Details abzurufen. In diesem Fall finden Sie die ML-Fähigkeit idfür den sampleClassifierSkill
GET /ai-deployer/v1/mlskills?name=sampleClassifierSkill


In der folgenden Antwort sind die wichtigsten Felder gelb hervorgehoben. Vergewissern Sie sich, dass sich sampleClassifierSkill im Status „Verfügbar “ befindet. Die ML-Fähigkeit id wird in den nachfolgenden APIs verwendet, um den Status zu aktualisieren.


ML-Fähigkeit beenden

So beenden Sie eine ML-Fähigkeit:

  • Die Anforderungsabfrage muss die Aktualisierungsaktion stop und die ML-Fähigkeit identhalten.
  • Der Header muss Konto-, Mandanten- und Authentifizierungsinformationen enthalten
PUT /ai-deployer/v2/mlskills/stop/{mlSkillId}


Die Antwort zeigt, dass die Statusänderung der ML-Fähigkeit erfolgreich war:


Auf der Benutzeroberfläche können Sie überprüfen, ob sampleClassifierSkill nicht bereitgestellt wurde.


ML-Fähigkeit fortsetzen

Um die ML-Fähigkeit neu zu starten (bereitstellen), führen Sie die API-Aufrufe aus, wobei updateType auf Fortsetzen festgelegt ist.
POST /ai-deployer/v1/mlskills/{mlSkillId}?updateType=RESUME
{ "deploymentsRequired": 1, 
"gpuRequired": 0, 
"mlPackageVersionId": <package-version-id>, 
"processor": "CPU", 
"publicSkill": false, 
"autoUpdate": false, 
"inactivityPeriodInDays": 7, 
"replicas": 1, 
"requestMemory": 2, 
"requestCPU": 0.5, 
"limitMemory": 9, 
"limitCPU": 2 
}{ "deploymentsRequired": 1, 
"gpuRequired": 0, 
"mlPackageVersionId": <package-version-id>, 
"processor": "CPU", 
"publicSkill": false, 
"autoUpdate": false, 
"inactivityPeriodInDays": 7, 
"replicas": 1, 
"requestMemory": 2, 
"requestCPU": 0.5, 
"limitMemory": 9, 
"limitCPU": 2 
}


An der Antwort können Sie sehen, dass die Anforderung erfolgreich war und der Fähigkeitsstatus auf Wird bereitgestellt aktualisiert wurde.


Warten Sie, bis die Fähigkeit verfügbar ist, und überprüfen Sie den Status der ML-Fähigkeit mithilfe der GET ML Skill Detail-API.


Aus der Antwort wird die ML-Fähigkeit jetzt bereitgestellt und ist verfügbar. Überprüfen Sie die Verfügbarkeit der Fähigkeit in der UI. Jetzt können Ihre Automatisierungen die bereitgestellte ML-Fähigkeit sampleClassifierSkill in Workflows nutzen, um Vorhersagen zu treffen.




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