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Last updated 11. Nov. 2024

UiPathDocumentOCR bereitstellen

Erstellen Sie ein ML-Paket UiPathDocumentOCR im AI Center.

Für die Onlineinstallation ist das Modell UiPathDocumentOCR bereits im Abschnitt Out-of-the-Box Pakete enthalten. Wechseln Sie zu ML-Pakete > Out-of-the-Box Pakete > UiPath Document Understanding > UiPathDocumentOCR und klicken Sie auf Übermitteln.

Für die Offlineinstallation wechseln Sie in der linken Seitenleiste des AI Centers zur Registerkarte ML-Pakete und erstellen Sie ein neues Paket. Benennen Sie das Paket und laden Sie das Paket hoch, das Sie von dieser Seite heruntergeladen haben. Wählen Sie den JSON-Eingabetyp und die entsprechende Python-Sprache aus. Erstellen Sie das Paket.

Hinweis: Wenn Sie ein UiPathDocumentOCR-ML-Paket im AI Center erstellen, kann es nicht „ocr“ oder „OCR“ genannt werden. Achten Sie darauf, einen anderen Namen zu wählen.


Wechseln Sie zu ML-Fähigkeiten und erstellen Sie eine neue ML-Fähigkeit für das von Ihnen erstellte Paket UiPathDocumentOCR.



Verwenden Sie Erweiterte Infrastruktureinstellungen, um die Bereitstellung zu aktualisieren, um die Replikate zu aktualisieren (die Anzahl der Replikate sollte idealerweise gleich der Anzahl der Knoten sein). Maximieren Sie außerdem die CPU (mindestens 4) und die RAM-Anforderungen, wenn Sie keine GPU-Maschinen verwenden (sonst ist die Verarbeitung von UiPathDocumentOCR langsam und kann fehlschlagen).

Hinweis: Die UiPathDocumentOCR ist für die Ausführung auf GPU optimiert. Um eine schnellere Leistung auf der CPU zu gewährleisten, empfehlen wir, der ML-Fähigkeit mehr CPU-Kerne zuzuweisen.

Um das Modell zu trainieren, benötigen Sie mindestens sechs Beispiele in Ihrem Dataset.

Das OCR-Modul benötigt eine GPU für optimale Leistung und wird für produktive Workloads empfohlen. Wenn eine GPU nicht verfügbar ist, kann sie weiterhin auf CPU ausgeführt werden, erfordert jedoch höhere Ressourcen als die Standardversion. Erweiterte Infrastruktureinstellungen sollten wie folgt angepasst werden:

  • Replikate: Erhöhen Sie diesen Wert, wenn eine gleichzeitige Verwendung von UiPathDocumentOCR vorliegt. Wenn Sie UiPathDocumentOCR verwenden, um Importe für eine einzelne Datenbeschriftungssitzung auszuführen, und UiPathDocumentOCR nicht in anderen UiPath-Workflows verwendet wird, reicht 1 Replikat aus. Andernfalls muss die Anzahl der Replikate erhöht werden. Hier gibt es keine universelle optimale Anzahl. Sie müssen eventuell etwas herumprobieren. Verwenden Sie nicht mehr als 2 Replikate auf einer Einzelknoteninstallation. Idealerweise sollte die Anzahl der Replikate mit der Anzahl der Knoten im Cluster (1 Replikat/Knoten) identisch sein. Wenn mehr Parallelität benötigt wird, hilft eine Erhöhung des CPU-Werts.
  • CPU: Muss mindestens 4 (für jedes Replikat) betragen. Stellen Sie sicher, dass Sie über die entsprechenden Ressourcen verfügen. Hier gibt es keine universelle optimale Anzahl, aber mehr CPU-Leistung bedeutet schnellere Verarbeitung. Sie müssen in Ihren spezifischen Szenarien testen, was ausreicht.



Es kann bis zu 30 Minuten dauern, bis die ML-Fähigkeit bereit ist. Möglicherweise müssen Sie die AI Center-Seite aktualisieren, um die Statusänderung zu sehen.

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben UiPathDocumentOCR erfolgreich im AI Center bereitgestellt.

Sie können die ML-Fähigkeit direkt als Ihre private Fähigkeit im Studio-Workflow auswählen. 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 verfügbar ist, 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.



Doppelklicken Sie auf die ML-Fähigkeit und kopieren Sie die URL, die der Endpunkt der UiPathDocumentOCR ist, für später.



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