- Versionshinweise
- Anforderungen
- Installation
- Erste Schritte
- Über AI Fabric
- Verwenden von AI Fabric
- Projekte
- Datasets
- ML-Pakete
- Pipelines
- ML-Skills
- ML-Protokolle
- Document Understanding in AI Fabric
- Grundlegende Anleitung zur Fehlerbehebung
AI Center
Über AI Fabric
AI Fabric ist eine Anwendung, mit der Sie Machine-Learning-Modelle bereitstellen, verwalten und kontinuierlich verbessern sowie in RPA-Workflows in Studio nutzen können.
https://<ip or domain-name>:31390/ai-app offengelegt. Sobald sie installiert wurden, müssen die AI Fabric-Lizenzen einem Mandanten für die Nutzung zugewiesen werden.
AI Robot für die Lizenzierung.
AI Robot ist die Laufzeit für die Bereitstellung von ML-Fähigkeiten (Machine Learning-Modelle, an die Roboter Anfragen zur Vorhersage stellen können) und die Ausführung von ML-Trainingsaufträgen (Training einer neuen Modellversion zu neuen Daten).
Ein AI Robot kann zwei ML-Fähigkeiten gleichzeitig oder einen ML-Trainingsauftrag ausführen. Jeder Benutzer, der mit der Orchestrator-Instanz verbunden ist, kann auf ML-Fähigkeiten zugreifen.
AI Fabric ist die Infrastruktur, auf der die Machine-Learning-Modelle für das UiPath Document Understanding ausgeführt werden. Diese Modelle können mit wenigen Klicks für das erneute Training bereitgestellt oder instanziiert werden (siehe diesen Abschnitt).
Die Verwendung eines Document Understanding-Modells umfasst die folgenden Schritte:
- Sammeln Sie Dokumentbeispiele und die Anforderungen der zu extrahierenden Datenpunkte.
- Dokumente mit Data Manager beschriften. Data Manager verbindet sich selbst mit einem OCR-Modul.
- Export labeled documents as a Training data set and upload that exported folder to AI Fabric Storage.
- Export labeled documents as a Testing data set and upload that exported folder to AI Fabric Storage.
- Run a Training Pipeline on AI Fabric.
- Evaluate the model performance with an Evaluation Pipeline on AI Fabric.
- Stellen Sie das trainierte Modell als ML-Fähigkeit in AI Fabric bereit.
-
Abfragen der ML-Fähigkeit aus einem RPA-Workflow mithilfe des Document Understanding-Aktivitätspacks.
Wichtig: Denken Sie daran, dass die Verwendung von Document Understanding-Modellen erfordert, dass die Maschine, auf der AI Fabric installiert ist, aufhttps://du-metering.uipath.comzugreifen kann.
Um verschiedene Aktionen in Bezug auf ML-Entitäten durchführen zu können, benötigen Sie bestimmte Berechtigungen:
- ML-Protokollierung anzeigen und Protokolldaten anzeigen – Anzeigen von ML-Protokollen
- Projekte, Datasets, ML-Pakete und Pipelines anzeigen und die entsprechenden Details anzeigen – Anzeigen für ML-Pakete
- Zeigt ML-Fähigkeiten an und ermöglicht Ihnen das Anzeigen von Details zum entsprechenden ML-Paket (verfügbare Versionen, Parameter) - Ansicht von ML-Fähigkeiten
- Erstellen Sie ein neues Projekt, Dataset oder eine Pipeline, und laden Sie ein neues ML-Paket hoch – Erstellen für ML-Pakete.
- Eine neue ML-Fähigkeit bereitstellen – Erstellen von ML-Fähigkeiten.
- Aktualisieren Sie ein Projekt, Dataset oder eine Pipeline, laden Sie eine neue ML-Paketversion hoch und zeigen Sie Versionshinweise für jede Version an – Bearbeiten für ML-Pakete.
- Aktualisieren Sie auf eine neue Version des ML-Fähigkeitspakets oder führen Sie ein Rollback auf eine ältere Version durch – Bearbeiten für ML-Fähigkeiten
- Projekte, Datasets, Pipelines und nicht bereitgestellte Paketversionen und -pakete entfernen – In ML-Paketen löschen.
-
ML-Fähigkeiten entfernen – Bei ML-Fähigkeiten löschen .
Hinweis: Berechtigungen werden im Orchestrator verwaltet.
In diesem Abschnitt geht es um Benutzerpersonas, die AI Fabric in Ihrem Unternehmen bearbeiten, und die empfohlenen Rollen, die im Orchestrator für jede Persona definiert werden sollen.
Zuständig für den Aufbau und das Hochladen der ML-Modelle in AI Fabric. Datenspezialisten erstellen und laden dann ML-Pakete hoch. Sie können diesen Vorgang auf der Seite ML-Pakete ausführen.
Berechtigungen
- Anzeigen, Bearbeiten, Erstellen, Löschen von ML-Paketen
- Anzeigen von ML-Fähigkeiten.
- Anzeigen von ML-Protokollen.
Verantwortlich für die Bereitstellung von Modellen, die bereits von Data Scientists (ML-Pakete) hochgeladen oder von UiPath (OS-Pakete) bereitgestellt wurden, in ML-Fähigkeiten. Prozesscontroller können diesen Vorgang auf der Seite ML-Fähigkeiten ausführen.
Berechtigungen
- Anzeigen, Bearbeiten, Erstellen, Löschen von ML-Fähigkeiten
- Anzeigen von ML-Paketen
- Anzeigen von ML-Protokollen.
In charge of developing and testing automation workflows; usually does not have access to Orchestrator or the AI Fabric app. RPA Developers consume the ML skills available on their Robot. These are retrieved from the Orchestrator tenant the connected Robot has been provisioned in.
- Anzeigen von ML-Fähigkeiten.
- Anzeigen von ML-Protokollen.
RPA-Entwickler verwenden bereitgestellte ML-Fähigkeiten in angepassten Workflows in Studio, indem sie die Aktivität ML Skill aus dem Paket UiPath.MLServices.Activities verwenden. Dieses Aktivitätspaket ist nur für Studio v2019.10+ verfügbar und kann nur von Robots v2019.10+ verwendet werden. Hier finden Sie weitere Informationen dazu.
