- Versionshinweise
- Bevor Sie beginnen
- Erste Schritte
- Installieren der Automation Suite
- Migration und Upgrade
- Projekte
- Datasets
- ML-Pakete
- Pipelines
- ML-Skills
- ML-Protokolle
- Über ML-Protokolle
- Document Understanding im AI Center
- Lizenzierung
- Anleitungen zu …
- Grundlegende Anleitung zur Fehlerbehebung
![](https://docs.uipath.com/_next/static/media/grid.05ebd128.png?w=3840&%3Bq=100)
Über ML-Protokolle
Die Seite ML-Protokolle, auf die nach der Auswahl eines Projekts über das Menü ML-Protokolle zugegriffen werden kann, ist eine konsolidierte Ansicht aller Ereignisse im Zusammenhang mit dem Projekt.
.zip
-Datei anhand der folgenden Anforderungen:
- Ein nicht leerer Stammordner mit demselben Namen wie die ZIP-Datei ist vorhanden.
- Eine requirements.txt-Datei ist vorhanden.
- Eine Datei mit dem Namen main.py, die eine Klasse Main implementiert, ist vorhanden. Die Klasse wird weiter validiert, um eine
__init__
- und einepredict
-Funktion zu implementieren.
.zip
-Datei anhand der folgenden Anforderungen:
- Ein nicht leerer Stammordner mit demselben Namen wie die ZIP-Datei ist vorhanden.
- Eine requirements.txt-Datei ist vorhanden.
- Eine Datei mit dem Namen main.py, die eine Klasse Main implementiert, ist vorhanden. Die Klasse wird weiter validiert, um eine
__init__
- und einepredict
-Funktion zu implementieren. - Eine Datei mit dem Namen train.py, die eine Klasse Main implementiert. Die Klasse wird weiter validiert, um eine
__init__
-Funktion sowie die Funktionentrain
,evaluate
undsave
zu implementieren. - Beachten Sie, dass eine optionale train_requirements.txt-Datei hinzugefügt werden kann; wenn nicht enthalten, wird die Validierung weiterhin ausgeführt.
ML-Protokolle für diese Kategorie veranschaulichen Validierungsstart- und Endzeiten und ggf. die tatsächlichen Validierungsfehler.
Wenn eine Fähigkeit erstellt wird, stellt sie das AI Center bereit. Dazu gehören die Installation von Abhängigkeiten, das Ausführen einer Reihe von Sicherheitsüberprüfungen und -optimierungen, das Einrichten des Netzwerks im Namespace des Mandanten, das Erstellen eines Containers mit einer bestimmten Anzahl von Replikaten aus dem entsprechenden Paket und schließlich die Überprüfung des Zustands der Fähigkeit.
ML-Protokolle für diese Kategorie veranschaulichen Bereitstellungsstart- und -fertigstellungszeiten und ggf. die tatsächlichen Bereitstellungsfehler.