- Überblick
- Document Understanding-Prozess
- Schnellstart-Tutorials
- Framework-Komponenten
- Übersicht zur Dokumentklassifizierung
- „Klassifizierer konfigurieren“-Assistent von Classify Document Scope
- FlexiCapture Classifier
- Intelligenter Schlüsselwortklassifizierer
- Schlüsselwortbasierte Classifier (Keyword Based Classifier)
- Machine Learning Classifier
- Dokumentklassifizierung – verwandte Aktivitäten
- ML-Pakete
- Überblick
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- DocumentClassifier – ML-Paket
- ML-Pakete mit OCR-Funktionen
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- Andere out-of-the-box ML-Pakete
- Öffentliche Endpunkte
- Hardwareanforderungen
- Pipelines
- Dokumentmanager
- OCR-Dienste
- Deep Learning
- Document Understanding – in der Automation Suite bereitgestellt
- Document Understanding – im eigenständigen AI Center bereitgestellt
- Installieren und verwenden
- First Run Experience
- Offlineinstallation von ML-Paketen
- Verwenden von Document Manager
- Framework verwenden
- Lizenzierung
- Aktivitäten
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Aktivitäten (UiPath.IntelligentOCR.Activities)
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.Omnipage.Activities
- UiPath.PDF.Aktivitäten (UiPath.PDF.Activities)
Installieren und verwenden
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Document UnderstandingTM bereitgestellt und konfiguriert wird. Sie enthält außerdem spezielle Anweisungen zur Verwendung von Document Understanding, das im eigenständigen AI Center bereitgestellt wird.
Bevor Sie mit der Document Understanding-Installation beginnen, stellen Sie hier sicher, dass alle Anforderungen an die eigenständige AI Center-Instanz für Einzelknoten und mehrere Knoten erfüllt sind.
In einem der folgenden Szenarien wird dringend eine GPU für Document Understanding empfohlen:
-
Wenn Sie die Document Understanding-Modelle (DocumentUnderstanding – das allgemeine Modell, Invoices, Receipts usw.) im AI Center erneut trainieren.
Training mit der CPU ist 5–7-mal langsamer und die Modellleistung verschlechtert sich im Vergleich zum Training mit der GPU.
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Wenn Sie UiPathDocumentOCR (Nicht-Edge-Version) im AI Center ausführen, um mehr als 2 Millionen Seiten pro Jahr zu verarbeiten.
Wenn Sie keine GPU verwenden, kann sich die langsame Leistung auf das Produkterlebnis auswirken.
Weitere Informationen zum Bereitstellen einer GPU finden Sie unter Hinzufügen eines dedizierten Agent-Knotens mit GPU-Unterstützung.
