- Überblick
- Document Understanding-Prozess
- Schnellstart-Tutorials
- Framework-Komponenten
- Übersicht zur Dokumentklassifizierung
- „Klassifizierer konfigurieren“-Assistent von Classify Document Scope
- Schlüsselwortbasierte Classifier (Keyword Based Classifier)
- Intelligenter Schlüsselwortklassifizierer
- FlexiCapture Classifier
- Machine Learning Classifier
- Dokumentklassifizierung – verwandte Aktivitäten
- Datenverbrauch
- ML-Pakete
- Pipelines
- Dokumentmanager
- OCR-Dienste
- Document Understanding – in der Automation Suite bereitgestellt
- Document Understanding – im eigenständigen AI Center bereitgestellt
- Installieren und verwenden
- First Run Experience
- UiPathDocumentOCR bereitstellen
- Ein out-of-the-box ML-Paket bereitstellen
- Offlineinstallation von ML-Paketen
- Verwenden von Document Manager
- Framework verwenden
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- UiPath.PDF.Aktivitäten (UiPath.PDF.Activities)
Document Understanding-Benutzerhandbuch.
Ein out-of-the-box ML-Paket bereitstellen
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie ein out-of-the-box Document Understanding-ML-Paket bereitgestellt wird. Zur Demonstration verwenden wir als Beispiel das ML-Paket Invoices.
Für die Onlineinstallation ist das Modell Invoices bereits im Abschnitt out-of-the-box Pakete enthalten. Wechseln Sie zu den ML-Paketen > Out-of-the-Box Pakete > UiPath Document Understanding > Invoices und klicken Sie auf Übermitteln.
Laden Sie für die Offlineinstallation das ML-Paket Invoices als ZIP-Datei hoch. Um die Modelle herunterzuladen, wenden Sie sich an Ihren Account Manager, CSM oder Support. Sie erhalten einen Downloadlink pro Paket.
Wählen Sie den JSON-Eingabetyp und die entsprechende Sprache „Python“ aus.
Klicken Sie auf Erstellen.
Wechseln Sie in der linken Seitenleiste des AI Centers zur Registerkarte ML-Fähigkeiten und erstellen Sie eine neue ML-Fähigkeit. Dieser Kann bis zu 30 Minuten dauern.
Herzlichen Glückwunsch! Sie haben das ML-Modell Invoices erfolgreich im AI Center bereitgestellt.
Sobald die ML-Fähigkeit erstellt wurde, können Sie die private ML-Fähigkeit direkt im Studio-Workflow verwenden. Wenn Sie die Onlineversion des eigenständigen AI Centers installiert haben und die öffentliche ML-Fähigkeit verwenden möchten, befolgen Sie bitte die folgende Anweisung, um den öffentlichen ML-Fähigkeits-Endpunkt zu erhalten (optional).
Sobald die ML-Fähigkeit erstellt wurde, doppelklicken Sie auf die ML-Fähigkeit und wechseln Sie zu Aktuelle Bereitstellung ändern.
Schalten Sie den Umschalter ein, um die ML-Fähigkeit öffentlich zu machen. Möglicherweise müssen Sie einige Minuten warten und die Seite aktualisieren.
Sobald die ML-Fähigkeit bereit ist, kopieren Sie die URL, die der Endpunkt des ML-PaketsInvoices ist, für später.
Wenn Sie ein sofort einsatzbereites ML-Paket, das zuvor aus einer Cloud-Instanz exportiert wurde, in eine lokale Instanz importieren möchten, gehen Sie wie folgt vor:
- Verwenden Sie dieses Verfahren, um das ML-Paket zu exportieren.
- Öffnen Sie die
metadata.json
-Datei für dieses ML-Paket. - Identifizieren Sie das
imagePath
-Feld und ersetzen Sie seinen Wert durch den Wert, der auf der Metadatenseite für das verwendete ML-Paket zu finden ist. Stellen Sie sicher, dass Sie den Metadatenwert und nicht den du-Paketwert verwenden. - Speichern Sie alle Änderungen und starten Sie den Paketimport in die lokale Instanz.
Die ML-Pakete mit Version 2022.10 können nur auf AI Center-Version v2022.10.0 oder höher installiert werden.