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- Projektversion erstellen: Sichern Sie den aktuellen Modellstatus in einer Projektversion.
- Projektversion bereitstellen: Machen Sie die Modelle über Workflows zugänglich.
- Automatisieren Ihres Prozesses: Nutzen Sie die Produktversion in einer Automatisierung und öffnen Sie Studio Web oder Studio Desktop oder integrieren Sie APIs.
- Exportieren Sie das Dataset, sodass Sie es in einem anderen Mandanten oder einer anderen Organisation verwenden können, oder speichern Sie es einfach als Sicherung.
Eine Projektversion ist eine Momentaufnahme des aktuellen Modellstatus. Da die Klassifizierer- und Extraktormodelle kontinuierlich trainiert werden, während Sie Daten hochladen oder mit dem Modell interagieren, können Sie die Funktion für die Projektversion verwenden, um den aktuellen Status der Modelle zu sichern, wenn Sie mit der Leistung zufrieden sind. Sobald eine Projektversion erstellt wurde, können Sie mit der Verwendung Ihrer Modelle in einem Workflow beginnen.
Sobald eine Projektversion erstellt wurde, wird das Modelltraining automatisch gestartet. Sowohl der Klassifizierer als auch der Extraktor, die während der Prozessversionserstellung ausgewählt wurden, werden für alle hochgeladenen Daten trainiert. Je nach Modell und Größe des Datasets kann dies einige Minuten bis mehrere Stunden dauern.
- Training: Modelle im Projekt werden trainiert. Dies ist ein Übergangszustand.
- Trainiert: Modelle im Projekt sind trainiert.
- Nicht bereitgestellt: Das Modelltraining ist abgeschlossen, aber die Modelle befinden sich im inaktiven Status. Die Modelle verbrauchen keine Ressourcen und die Projektversion kann nicht in Workflows referenziert oder verwendet werden. Nicht bereitgestellte Projektversionen sind in Studio-Aktivitäten nicht verfügbar.
- Bereitgestellt: Das Modelltraining ist abgeschlossen und die Modelle werden ausgeführt. Modelle verbrauchen Hardwareressourcen und die Projektversion kann in Workflows referenziert und verwendet werden.
Um eine Projektversion bereitzustellen, klicken Sie auf den Umschalter in der Spalte Bereitgestellt.
Sobald eine Projektversion bereitgestellt wurde, können Sie die Modelle in Workflows verwenden.
- Die Aktivitäten „Extract Document Data“ und „Classify Document“ aus dem Paket DocumentUnderstanding.Activities.
- Document Understanding-Projektklassifizierer und Document Understanding-Projektextraktor aus dem IntelligentOCR.Activities-Paket.
Wenn Sie Document UnderstandingTM -Cloud-APIs verwenden, können Sie das Projekt auch in Ihrer API-Automatisierung verwenden. Sie können dies ganz einfach tun, indem Sie Über API integrieren auswählen.
Wenn Sie Über API integrieren auswählen, wird ein neues Fenster mit dem Code angezeigt. Hier haben Sie die Möglichkeit, Ihre bevorzugte Programmiersprache auszuwählen und diesen Code in Ihren bevorzugten Editor einzufügen. Denken Sie jedoch daran, die angegebenen Variablen zu ändern, bevor Sie das bereitgestellte Projekt über REST-APIs verbrauchen.
- Importieren Sie sie in ein anderes modernes Projekt eines anderen Mandanten oder einer anderen Organisation.
- Importieren Sie es in ein klassisches Projekt. Weitere Informationen zum Importieren von Datasets in ein klassisches Projekt finden Sie im Document Understanding-Benutzerhandbuch für klassische Projekte.
Hinweis: Datasets, die aus modernen Projekten exportiert werden, sind nur dann mit klassischen Projekten kompatibel, wenn auf Modellversion 23.4.0 oder neuer trainiert wird.
Weitere Informationen zum Exportieren von Datasets und zum Migrieren Ihrer modernen Projekte finden Sie auf der Seite Migrieren moderner Projekte.